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:688983@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:20260506T201829Z CREATED:20180804T020431Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68898 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・対数関数の復習\n・自己情報量\n・エントロピー\ n・２値エントロピー関数\n・条件付きエントロピー\n ・相互情報量\n・シャノンの基本不等式\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・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・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・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・四則演算、Σ記号、関数等の基礎的な数学の知識 \n・数式を見ても拒絶反応が起こらない気持ち（慣れ ）\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 URL:https://techplay.jp/event/688983?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR