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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確率・統計 Day2
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確率・統計 Day2
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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確率・統計 Day2
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68695
 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、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時間で、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\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\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、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:大阪駅周辺予定 大阪府大阪市北区梅田３丁目１
 −１
URL:https://techplay.jp/event/686950?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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