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X-WR-CALDESC:【8月期 応用数学シリーズ】機械学習・ディー
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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最適化
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68898
 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、『最適化』を
 取り上げます。ディープラーニングをはじめとする多
 くの機械学習手法は、最適化問題と呼ばれる問題を解
 けば良いことが知られております（機械学習はなんら
 かの関数を定義して、それを最適化することがほとん
 どです）。そのため最適化問題の理論を理解できれば
 、機械学習の様々な理論を効果的に習得することに繋
 がります。\n\n本講座では特に、回帰分析やサポートベ
 クタマシンの学習などで現れる「凸最適化理論」に焦
 点を当て、解説いたします。計5時間の講座の中で、演
 習問題を交えながら凸最適化の理論を解説し、機械学
 習のより一層の理解を目指します。\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\n０．導入\n    
 凸最適化とは\n    機械学習での最適化問題の例\n    最
 適化問題とその用語\n    凸集合・凸関数\n    凸最適化
 問題\n１．最小二乗法（回帰直線を例に）\n    目的関
 数の導出\n    正規方程式\n    最小二乗法の幾何学的意
 味*\n    最小二乗法の数値計算法*\n２．凸２次計画問題
 （サポートベクタマシンを例に）\n    目的関数・制約
 条件の導出\n    ラグランジュ関数\n    KKT条件\n    サポ
 ートベクタマシンの性質の考察*\n    双対理論*\n３．正
 則化（Lassoを例に）\n    元々のモチベーション\n    l0/l1
 \, l2正則化\n４．計算法（勾配法）\n    勾配法の導出\n 
    確率的勾配降下法\n    ニューラルネットワークの学
 習（凸でない最適化問題への応用）\n\n*は時間の都合
 上、割愛させていただく可能性があります。\n\n前提知
 識\n\n・スキルアップAIの講座「微分」・「線形代数」
 を受講していること。\n・もしくは、修了相当の知識
 を有していること（カリキュラムの項目を見てご確認
 ください。https://www.skillupai.com/math）\n\n対象者\n\n・微
 分や行列を計算し、機械学習の手法をより理解したい
 方\n・ライブラリのパラメータの意味を理論的に理解
 したい方\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\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
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