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微分基礎 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微分基礎 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:686507@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微分基礎 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180811T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180811T190000 DTSTAMP:20260425T032506Z CREATED:20180722T140555Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68650 7?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、微分を扱います。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。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機械学習の実務においては、数学の公式を知って いるといったレベルの知識では十分でないので、本講 義では公式の暗記ではなく、そこに至るプロセス・モ チベーションに比重を置き、意味と意義が理解できる ようになることを中心に進めます。\n\nまた、日本ディ ープラーニング協会のE資格の受験を検討されている方 は、本講座レベルの微分は前提となっておりますので 、受講をおすすめいたします。\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\n\n講座のゴール共 有\n機械学習における微分\n微分その前に\n\n\n関数\n様 々な関数\nn乗\nΣ\n\n極限と微分の定義・本質\n\n\n平均 変化率\n極限\n微分係数の公式\n二項定理（順列・組み 合わせ）\n導関数と増減表\n様々な関数の微分\n\n微分 の応用\n\n\n様々な関数の微分\n合成関数の微分\n積と商 の微分\nn回微分による極大/極小\n偏微分\n\n機械学習で の微分利用\n\n\n最小2乗法\n勾配降下法\n\n\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・なぜML、DLに微分が必要なのかを知りたい方\n・ML 、DLを勉強しているが、微分に自信のない方\n・機械学 習の本を読めるようになりたい方\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 ://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.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@gma il.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、Pa yPal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\nhtt ps://www.skillupai.com\n\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/686507?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR