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:689692@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:20260405T232730Z CREATED:20180808T020451Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68969 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\n8/25（土）\n09:00 -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\n8/25（土）\n15:00-20:00\n機械学習・ディープラーニ ングのための確率・統計DAY1\n\n\n8/26（日）\n09:00-14:00\n 機械学習・ディープラーニングのための線形代数\n\n\n8 /26（日）\n15:00-20:00\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\n9/08（土）\n09:00-14:00\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\n9/08（土）\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\n9/09（日 ）\n09:00-12:30\n機械学習・ディープラーニングのための 情報理論\n\n\n9/09（日）\n13:30-20:00\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\n平均\n分散\n標準偏差\n共分散\n相関係数\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\n 単回帰分析\n重回帰分析\n\nロジスティック回帰\n主成 分分析\nPythonでの演習\n\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 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※8GB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】\nA naconda3-5.0.1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/FRW rax\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\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:アイテック阪急阪神株式会社 本社 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/689692?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR