BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【8月期 応用数学シリーズ】ベイズ推論のため の確率・統計アドバンス X-WR-CALNAME:【8月期 応用数学シリーズ】ベイズ推論のため の確率・統計アドバンス 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:687959@techplay.jp SUMMARY:【8月期 応用数学シリーズ】ベイズ推論のための 確率・統計アドバンス DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180826T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180826T190000 DTSTAMP:20260422T210953Z CREATED:20180730T140549Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68795 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n講座体系\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\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基 礎数学\n\n\n\n日程\n時間\n講義名\n\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応用数学\n\n\n\n日程\n時間\n講 義名\n\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）\n14:00-19:0 0\nベイズ推論のための確率統計アドバンス\n\n\n9/01（土 ）\n14:00-20:30\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\nお得な応用数学講座 セットは、HP からお申し込みを受け付けております。\ nHPからのセットでのお申し込みは、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概要\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 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今回は、最近ゆっくりと脚光を浴び始 めている「ベイズ推論による機械学習」です。\n確率 統計学において「最も」重要であると言っても過言で はない「ベイズの定理」を軸として生まれるこの手法 は、より高度な確率統計論を駆使し、確率分布のパラ メータを「確率的に」予測するという、ディープラー ニングとは全く異なる趣を持つ理論です。\nディープ ラーニングが潜在的に抱える種々の問題を解消するき っかけとなる「ベイズ推論による機械学習」を学ぶた めに必要な、高度な確率統計の知識をわかりやすくお 届けします。\n受付・入場時間\n開始の10分前から\n\n\n\ nカリキュラム\n* 積分の基本\n* 確率変数の期待値、分 散、標準偏差\n* 代表的な確率分布\n - ベルヌーイ分布\ n - マルチヌーイ（カテゴリカル）分布\n - 二項分布\n - ポアソン分布\n - 正規分布\n - ベータ分布\n - ガンマ分 布\n - ディリクレ分布\n* ベイズの定理の復習\n* ベイズ 更新とベイズ推論\n* 共役事前分布\n* ベイズ推論によ るパラメータの推定（ハンズオンを交えて）\n - ベー タ分布によるベルヌーイ分布のパラメータ推定\n - ガ ンマ分布によるポアソン分布のパラメータ推定\n - 正 規分布のパラメータ推定\n\n\n\n＊若干変更なる場合が あります。\n対象者（受講にあたっての前提知識）\n「 微分」「線形代数」「確率統計Day1\, Day2」講座を受講 もしくは、修了相当の理解をしていること\n\n\n\n会場 へのアクセス方法\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\n\n当日 のお持物\nご自身のノートPC\n筆記用具\n\n\n\n講座まで の準備\n【動作環境】\nMacOSX 10.9 以上\nWindows 7 以上（64b it必須）\nメモリ8GB以上必須\n※8GB未満でも受講して頂 くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に 不具合が発生する可能性があります。\nメモリ不足が 原因の不具合についてはサポートすることができませ んので、あらかじめご了承ください。\n\n\n【環境構築 について】\nAnaconda3-5.0.1以上の事前インストールをい ただき、ブラウザでnotebookが表示されるところまでを お願いいたします。\nこちらを参考にしてください。\n https://goo.gl/FRWrax\n※各自で必ず当日までに環境構築の みはお願いいたします。\nもし環境構築等でご不明な 点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します 。\n\n\n\n領収書\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、PayPa l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\n\n備考\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\n運営団体\nhtt ps://www.skillupai.com\n講座に関するお問い合わせは、info@sk illupai.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/687959?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR