BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:秋の陣【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:秋の陣【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:689236@techplay.jp SUMMARY:秋の陣【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:20180902T090000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180902T123000 DTSTAMP:20260421T042214Z CREATED:20180805T175325Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68923 6?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応用数学\n\n\n\n\n 日程\n 時間\n 講義名\ n\n\n\n\n 9/02（日）\n 09:00-12:30\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 9/02（日）\n 13:30-20:00\ n 機械学習・ディープラーニングのための最適化\n\n\n 9/15（土）\n 09:00-14:00\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 9/15（土）\n 15:00-20:00\n ベ イズ推論のための確率統計アドバンス\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\n AI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・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会場へのアクセス方法\n\n西川コミュニケーショ ンズ本社\n\n〒461-0005名古屋市東区東桜2-11-16 西川ビル\n \nhttps://nishikawa.jp/corporate/offices.html\n\nビルに直接お越し ください。\n\n講師\n\nS Akematsu\n\n東北大学理学部数学科 卒業。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジス ター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haik ara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、 WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。著書 線形空間 論入門。現在は、画像解析システムの研究開発企業に 対して、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数 学指導なども行う。\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-F i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、PayPa l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:西川コミュニケーションズ本社 愛知県名古屋市 東区東桜2-11-16 西川ビル URL:https://techplay.jp/event/689236?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR