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:688773@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:20260413T063942Z CREATED:20180803T020420Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68877 3?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、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\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\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\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/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noteb ook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/688773?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR