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多変量解析 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多変量解析 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:689657@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多変量解析 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180908T090000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180908T140000 DTSTAMP:20260419T092824Z CREATED:20180807T182515Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68965 7?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 8/25（土）\n 09:00-14:00\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 8/25（土）\n 15:00-20:00\ 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 8/26（日）\n 09:00-14:00\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 8/26（日）\n 15:00-20:00\ 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 9/08（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 9/08（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 9/09（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 9/09（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\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する予定です。\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、機械学習 ・ディープラーニングのための「多変量解析」です。\ nたくさんのデータをもとに現象を予測・分析する技術 はディープラーニングだけではありません。その代表 例としてデータ間の関連性を解析する回帰分析や、デ ータに内在する本質的情報を抽出する主成分分析など が挙げられます。\n本講座では、基礎的な統計学から おさらいし、回帰分析・主成分分析の理論をご紹介し ます。その後、演習を通じて実践的に手法をご理解い ただきます。\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データベクトルと偏差ベクトル\nデ ータの代表値\n\n平均\n分散\n標準偏差\n共分散\n相関係 数\n\n\n\n相関係数の幾何学的意味\n最小二乗法\n線形回 帰\n\n単回帰分析\n重回帰分析\n\n\n\nロジスティック回 帰\n主成分分析\nPythonでの演習\n\n線形回帰演習\nロジス ティック回帰演習\n主成分分析演習\n\n\n\n\n\n＊若干変 更に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アイテック阪急阪 神株式会社 本社\n\n〒553-0001　大阪市福島区海老江1丁 目1番31号 阪神野田センタービル\n\n阪神野田駅、地下 鉄千日前線野田阪神駅又はJR東西線海老江駅から徒歩 約2分\n\n※ビルへの入り方はこちらをご参照ください 。\n\n※ビル正面玄関でスタッフが待機しております。 入館時に出席をとらせていただきます。\n\n講師\n\nS Ake matsu\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Haikara 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【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※8 GB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notebook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\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://w ww.skillupai.com\n\n講座に関するお問い合わせは、info@skillu pai.comまでお願いいたします。\n LOCATION:アイテック阪急阪神株式会社 本社 大阪府大阪市 福島区海老江1丁目1番31号 阪神野田センタービル URL:https://techplay.jp/event/689657?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR