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:688934@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:20260419T183934Z CREATED:20180803T201752Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68893 4?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予定しております。\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、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\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\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\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・確 率論の復習\n\n・対数関数の復習\n\n・自己情報量\n\n・ エントロピー\n\n・２値エントロピー関数\n\n・条件付 きエントロピー\n\n・相互情報量\n\n・シャノンの基本 不等式\n\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＊若干変更なる場合があります。\n\n 対象者\n\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\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\n・情報理論を実務に活かしたい方。\n\n受講に 必要なスキル\n\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\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\n・四則演算、Σ記号、関数 等の基礎的な数学の知識\n\n・数式を見ても拒絶反応が 起こらない気持ち（慣れ）\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LINE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@gma il.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\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なし\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\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 .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。\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/688934?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR