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】機械学習・ディー プラーニングのための情報理論 X-WR-CALNAME:【8月期 応用数学シリーズ】機械学習・ディー プラーニングのための情報理論 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:688024@techplay.jp SUMMARY:【8月期 応用数学シリーズ】機械学習・ディープ ラーニングのための情報理論 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180902T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180902T173000 DTSTAMP:20260506T021905Z CREATED:20180731T020623Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68802 4?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、情報理論を扱います。情報理 論は確率統計学の応用範囲である「計算機科学」の一 分野であり、事象の曖昧さ、不確実さを定式的に扱う ための極めて応用的、実用的な内容を多く含みます。\ n情報理論はあまりメジャーな分野ではありませんので 、「本格的な講座」が開講されることがあまり多くあ りませんが、本講座では、機械学習関連の書籍、また 、日本ディープラーニング協会E資格で出題範囲の情報 理論の諸概念について、見た瞬間に「なるほど」と思 えるレベルの理解を目指します。\n自己情報量／相互 情報量／エントロピー／KLダイバージェンスなどなど 、機械学習の書籍では頻繁にあらわれる概念を、数式 から逃げず、かつ、直感的な意味合いも大切にしなが ら丁寧に解説します。また、練習問題で「手を動かし て」数式に習熟することも取り入れ、「根本的な理解 」を目指します。\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・確率論の復習\n・対数関数の復 習\n・自己情報量\n・エントロピー\n・２値エントロピ ー関数\n・条件付きエントロピー\n・相互情報量\n・シ ャノンの基本不等式\n・カルバック・ライブラー情報 量（KLダイバージェンス）\n\n\n\n若干変更なる場合があ ります。\n対象者\n・微分、線形代数、確率統計につい ては学んだが、情報理論についての入門書籍、講座が 見つからず困っている方\n・定義や定理を見ても、何 を言っているのかよくわかず、もっと根本的な理解に 到達したい方\n・情報理論を実務に活かしたい方。\n\n\ n\n受講に必要なスキル\n・「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・基 礎的な確率論の知識（習熟しているのが望ましいが、 最低限の復習の時間も設ける）\n・四則演算、Σ記号、 関数等の基礎的な数学の知識\n・数式を見ても拒絶反 応が起こらない気持ち（慣れ）\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。\nht tps://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@gm ail.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・紙5枚程度\n\n\n\n講座までの準備 \nなし\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 、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\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\nhttps://www.skillupai.com\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/688024?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR