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・深層学 習のための線形代数 X-WR-CALNAME:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・深層学 習のための線形代数 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:686590@techplay.jp SUMMARY:【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・深層学習 のための線形代数 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180818T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180818T190000 DTSTAMP:20260421T221544Z CREATED:20180723T020559Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68659 0?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、線形代数を扱います。線形代数は 、理論を記述するための「言語」です。Pythonを使うと 効率的に線形代数を扱えますが、本講義では、まず「 手で」計算して身につけることを目的とします。機械 学習・ディープラーニングの理解に必要な線形代数の 分野は限られます。5時間の講座になりますが、演習を 多く挟みますので、飽きなく、苦しみながら血肉化の プロセスを楽しんでいただけるかと思います。\n\nまた JDLA認定プログラムとして、E資格試験の出題範囲を網 羅しているので、受講いただければ、数学出題範囲は クリアーできるように設計しております。\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・ベク トル\n・行列\n・行列式\n・固有値と固有ベクトル\n・ 対角化、固有値分解\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・ML、DLを勉強しよ うと思うが、数式で躓き読み進められない方\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://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@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@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/686590?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR