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 Day1 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 Day1 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:686506@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 Day1 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180812T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180812T190000 DTSTAMP:20260405T182036Z CREATED:20180722T140555Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68650 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n講座体系\n\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\n 基礎数学\n\n\n\n日程\n時間\n講義名\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\n応用数学\n\n\n\n日程\n時間\n講義名\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\n\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\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\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\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\n受付・入場時間\n\ n開始の10分前から\n\nカリキュラム\n\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\nDAY 2\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若干変更になる場合があります 。\n\n前提知識\n\n不要\n\n対象者\n\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会場へのアクセス方法\n\ 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://img ur.com/a/XteLG\n\n遅刻される方は、入り口に着かれました ら、skillupai.tokyo@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講師\n\nS Saito\n横浜国立大学 大学院在籍．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当日のお持物\n\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講座までの準備\n\nな し\n\n領収書\n\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備考\n\n\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\n\n運営団体\n\nhttps: //www.skillupai.com\n\n講座に関するお問い合わせは、info@ski llupai.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株式会社 BF 1スタジオ 東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル URL:https://techplay.jp/event/686506?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR