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多変量解析 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多変量解析 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:688772@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多変量解析 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180825T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180825T190000 DTSTAMP:20260502T055849Z CREATED:20180803T020420Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68877 2?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\n8/11（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\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\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、機械学習・ディープラ ーニングのための「多変量解析」です。\nたくさんの データをもとに現象を予測・分析する技術はディープ ラーニングだけではありません。その代表例としてデ ータ間の関連性を解析する回帰分析や、データに内在 する本質的情報を抽出する主成分分析などが挙げられ ます。\n本講座では、基礎的な統計学からおさらいし 、回帰分析・主成分分析の理論をご紹介します。その 後、演習を通じて実践的に手法をご理解いただきます 。\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データベクトルと偏差ベクトル\nデータの代 表値\n\nー 平均\nー 分散\nー 標準偏差\nー 共分散\nー 相関係数\n相関係数の幾何学的意味\n最小二乗法\n線形 回帰\n\nー 単回帰分析\nー 重回帰分析\nロジスティック 回帰\n主成分分析\nPythonでの演習\n\nー 線形回帰演習\n ー ロジスティック回帰演習\nー 主成分分析演習\n\n\n＊ 若干変更に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/Xte LG\n\n遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillup ai.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】\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: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/688772?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR