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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基礎
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基礎
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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基礎
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68680
 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\n8/25（土）\n09:00
 -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\n8/25（土）\n15:00-20:00\n機械学習・ディープラーニ
 ングのための確率・統計DAY1\n\n\n8/26（日）\n09:00-14:00\n
 機械学習・ディープラーニングのための線形代数\n\n\n8
 /26（日）\n15:00-20:00\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日程\n時間\n講義名\
 n\n\n\n9/08（土）\n09:00-14:00\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\n9/08（土）\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\n9/09（日）\n09:0
 0-12:30\n機械学習・ディープラーニングのための情報理
 論\n\n\n9/09（日）\n13:30-20:00\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決まり次第お知らせいたします。\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、D
 eepLearning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講座までの準備\n\nなし\n\n領収書\n\n【Paypa
 l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:大阪駅周辺予定 大阪府大阪市北区梅田３丁目１
 −１
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