BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディー プラーニングのための確率・統計 Day2 X-WR-CALNAME:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディー プラーニングのための確率・統計 Day2 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:686502@techplay.jp SUMMARY:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディープ ラーニングのための確率・統計 Day2 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180819T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180819T190000 DTSTAMP:20260508T182619Z CREATED:20180722T140537Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68650 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n講座体系\n 機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学 者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎 数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開し ています。\n\n\n\nシリーズ\n分野\n前提知識\n\n\n\n\n基礎 数学シリーズ\n微分、線形代数、確率統計\n不要\n\n\n応 用数学シリーズ\n多変量解析、ベイズ推論のための確 率統計アドバンス、最適化、情報理論\n基礎数学シリ ーズの指定の講座修了レベル\n\n\n\n直近のシリーズ\n基 礎数学\n\n\n\n日程\n時間\n講義名\n\n\n\n\n8/11（土）\n14:00- 19:00\n機械学習・ディープラーニングのための微分基礎 \n\n\n8/12（日）\n14:00-19:00\n機械学習・ディープラーニン グのための確率・統計DAY1\n\n\n8/18（土）\n14:00-19:00\n機 械学習・ディープラーニングのための線形代数\n\n\n8/19 （日）\n14:00-19:00\n機械学習・ディープラーニングのた めの確率・統計DAY2\n\n\n\n\nお得な基礎数学講座セット は、HP からお申し込みを受け付けております。\nHPでの お申し込みは、銀行振込、領収書・請求書・申込書希 望にも対応可能です。\n講座内で全て消化できない方 向けに、HPから動画も購入いただけるようにしました 。\n\n応用数学\n\n\n\n日程\n時間\n講義名\n\n\n\n\n8/25（土 ）\n14:00-19:00\n機械学習・ディープラーニングのための 多変量解析\n\n\n8/26（日）\n14:00-19:00\nベイズ推論のため の確率統計アドバンス\n\n\n9/01（土）\n14:00-19:00\n機械学 習・ディープラーニングのための最適化\n\n\n9/02（日） \n14:00-17:30\n機械学習・ディープラーニングのための情 報理論\n\n\n\n概要\nAIに関するほとんどの書籍や学習コ ンテンツは、数式を用いた説明をしており、数学に苦 手意識をもつ方にとっては、難解な分野だという雰囲 気を醸しています。\nしかし、AI自体が数式で知能を表 現しようという試みであるとも言えるため、数学を学 ばずにAIを理解することはできません。\nスキルアップ AIの数学講座は、前提知識不要レベルの基礎数学講座 から、機械学習を理解するのに直結する応用数学講座 まで、豊富なラインナップで講座を展開しています。\ n今回は、確率/統計を扱います。尤度関数や誤差関数 ／損失関数、勾配降下法といった「学習時の最適化問 題」の解決のためにはとても重要な分野です。合計10 時間の講座となりますので、完全なる理解は難しいか もしれませんが、ML入門書を独学できるベースの知識 を、多くの演習問題を通して身につけられるようにプ ログラムしています。\n受付・入場時間\n開始の10分前 から\n\n\n\nカリキュラム\nDAY1\n* 統計学とは\n* 記述統計 学と推計統計学\n* 母集団と標本\n* 質的データ vs 量的 データ\n* データの視覚化\n* 総和記号Σ\n* 量的データ の中心\n* 量的データのばらつき・広がり • 二変数間 の関連の強さ\n* 確率\n* 条件付き確率\n\nDAY2\n* 確率変 数\n* 確率分布\n* 確率変数の期待値と分散と標準偏差( 意味も)\n* ベルヌーイ分布\n* マルチヌーイ(カテゴリカ ル)分布\n* 正規分布(1.96σ、中心極限定理など、特に詳 しく!) • 指数分布とラプラス分布(紹介だけ)\n* 構造化 確率モデル(ざっくりと)\n* 二項分布と多項分布\n* 仮説 検定 \n\n\n\n若干変更になる場合があります。\n前提知 識\n不要\n対象者\n・これからAIを勉強したい、もしく はML、DLを勉強しているが、確率・統計に自信のない方 \n・公式などはわかるが、その基礎・原理をしっかり 学びたい方\n\n\n\n会場へのアクセス方法\n週末はビル正 面玄関が閉まっているため、開始10分前より随時内側 から開錠いたします。\nビル正面玄関前でお待ちいた だきますようお願い致します。\nhttps://imgur.com/a/XteLG\n\n 遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillupai.tok yo@gmail.comまでご連絡ください。\nスタッフがお迎えに 行きます。\n\nビル館内では飲食物の購入はできません ので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。\n\n 講座中（休憩時間など）にビル外に外出される際は、 スタッフまでお声がけください。\nまた携帯をご持参 頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡く ださい。\nビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上が ります。\n\n\n\n講師\nS Saito\nスキルアップAI講師。横浜 国立大学卒業。高専時代に画像認識に対して興味を持 ったことがきっかけで、現在ではDeep Learningや機械学習 、進化計算などの人工知能分野のアルゴリズム研究開 発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニン グ協会の2018年度G検定 合格者。\n\n\n\n当日のお持物\nご 自身のノートPC（あると資料を眺めながら受講いただ けます）\n筆記用具・紙5枚程度\n\n\n\n講座までの準備\n 【通信環境に関して】\n基本的にはこちらでWi-Fi環境を 確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がな いとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします 。（現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合 、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応さ れております）\n\n\n\n領収書\n【Paypalでお支払いの場合 】\nPayPal発行の受領書が領収書となります。\n受領書ペ ージは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を 見る」をクリックすると表示されます。\n（当社より の重複しての領収書発行は行えません)\n\n\n\n備考\n* 長 時間ですので、ところどころ休憩を挟みます\n* 勉強会 内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください\ n* 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお 願いいたします\n* 講義コンテンツは全てスキルアップ AIに帰属していますので、複製はご遠慮ください\n* 2回 目受講枠に関しましては、過去に同じ分野の講座を受 講された方のみ、お申し込みが可能です。受講履歴を 確認させていただきます\n\n\n\n運営団体\nhttps://www.skillu pai.com\n講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comま でお願いいたします。 LOCATION:スキルアップビデオテクノロジーズ 東京都渋谷 区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル URL:https://techplay.jp/event/686502?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR