BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:秋の陣【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 X-WR-CALNAME:秋の陣【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 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:686750@techplay.jp SUMMARY:秋の陣【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 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180825T090000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180825T140000 DTSTAMP:20260409T161451Z CREATED:20180723T183857Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68675 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\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\n直近 のシリーズ\n\n基礎数学\n\n\n\n\n 日程\n 時間\n 講義名\ n\n\n\n\n 8/25（土）\n 09:00-14:00\n 機械学習・ディープラ ーニングのための微分基礎\n\n\n 8/25（土）\n 15:00-20:00\ n 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計D AY1\n\n\n 8/26（日）\n 09:00-14:00\n 機械学習・ディープラ ーニングのための線形代数\n\n\n 8/26（日）\n 15:00-20:00\ n 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計D AY2\n\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でのセットお申し込 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する予定です。\n\n\n 応用数学\n\n\n\n\n 日程\n 時間\n 講義名\n\n\n\n\n 9/08（ 土）\n 09:00-14:00\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\n 9/08（土）\n 14:00-19:00\n ベイズ推 論のための確率統計アドバンス\n\n\n 9/09（日）\n 09:00- 12:30\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 9/09（日）\n 13:30-20:00\n 機械学習・ディープラ ーニングのための最適化\n\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関数\n様々な関数\nn乗\nΣ\n\n\n\n極限と微分の定義・ 本質\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\n\n微分の応用\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\n\n機械学習での微分利用\n\n最小2乗法\n勾配降下法\n\ n\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\nなぜML、DLに微分が必要なのかを知 りたい方\nML、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\n会場 へのアクセス方法\n\nアイテック阪急阪神株式会社 本 社\n\n〒553-0001　大阪市福島区海老江1丁目1番31号 阪神 野田センタービル\n\n阪神野田駅、地下鉄千日前線野田 阪神駅又はJR東西線海老江駅から徒歩約2分\n\n※ビルの 入場案内はこちらをご参照ください。\n\n※ビル正面玄 関でスタッフが待機しております。入館時に出席をと らせていただきます。\n\n講師\n\nS Akematsu\n\n東北大学理 学部数学科卒業。個人事業を経て、高専向け学習塾「 ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「 合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人 向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。 著書 線形空間論入門 。現在は、画像解析システムの 研究開発企業に対して、DeepLearningに関する数理コンサ ルティング、数学指導なども行う。\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通信環境に関して \n\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\ n2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。\n LOCATION:アイテック阪急阪神株式会社 本社 大阪市福島区 海老江1丁目1番31号 阪神野田センタービル URL:https://techplay.jp/event/686750?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR