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:688747@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:20260413T151442Z CREATED:20180802T211600Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68874 7?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 8/11（土）\n 14:00-19:00\n 機械学習・ディープラ ーニングのための微分基礎\n\n\n 8/12（日）\n 14:00-19:00\ n 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計D AY1\n\n\n 8/18（土）\n 14:00-19:00\n 機械学習・ディープラ ーニングのための線形代数\n\n\n 8/19（日）\n 14:00-19:00\ n 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計D AY2\n\n\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 8/25（土）\n 14:00-19:00\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\n 8/26（日）\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 9/01（土 ）\n 14:00-20:30\n 機械学習・ディープラーニングのため の最適化\n\n\n 9/02（日）\n 14:00-17:30\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\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する予定です。\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、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\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\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 \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\n\n\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\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\n\n＊若干変更なる場合があり ます。\n\n対象者（受講にあたっての前提知識）\n\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講師\n\nD Maruo\n\n東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学 専攻修了。専門は量子力学。量子力学の数値シミュレ ーションの結果を解釈するうちに、データ分析に興味 を持ったため、データ分析の道を歩むことに。\n現在LI NE株式会社にてデータ分析業務に従事。好きなデータ は時系列。嫌いなデータはクライアントログ。\n\n会場 へのアクセス方法\n\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当日のお 持物\n\nご自身のノートPC\n筆記用具\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【動作環境】\nMacOSX 10.9 以上\nWindows 7 以上（64bit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【 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。\nhttps://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領収書\n\n【Paypalでお支払いの場合】\nPay Pal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.co m\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: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/688747?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR