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】ベイズ推論 のための確率・統計アドバンス X-WR-CALNAME:秋の陣【8月期 応用数学シリーズ】ベイズ推論 のための確率・統計アドバンス 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:689822@techplay.jp SUMMARY:秋の陣【8月期 応用数学シリーズ】ベイズ推論の ための確率・統計アドバンス DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180908T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180908T200000 DTSTAMP:20260419T081453Z CREATED:20180808T171411Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/68982 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\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、最近ゆっ くりと脚光を浴び始めている「ベイズ推論による機械 学習」です。\n確率統計学において「最も」重要であ ると言っても過言ではない「ベイズの定理」を軸とし て生まれるこの手法は、より高度な確率統計論を駆使 し、確率分布のパラメータを「確率的に」予測すると いう、ディープラーニングとは全く異なる趣を持つ理 論です。\nディープラーニングが潜在的に抱える種々 の問題を解消するきっかけとなる「ベイズ推論による 機械学習」を学ぶために必要な、高度な確率統計の知 識をわかりやすくお届けします。\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\n積分の基本\n確 率変数の期待値、分散、標準偏差\n代表的な確率分布\n \nベルヌーイ分布\nマルチヌーイ（カテゴリカル）分布 \n二項分布\nポアソン分布\n正規分布\nベータ分布\nガン マ分布\nディリクレ分布\n\n\n\nベイズの定理の復習\nベ イズ更新とベイズ推論\n共役事前分布\nベイズ推論によ るパラメータの推定（ハンズオンを交えて）\n\nベータ 分布によるベルヌーイ分布のパラメータ推定\nガンマ 分布によるポアソン分布のパラメータ推定\n正規分布 のパラメータ推定\n\n\n\n\n\n＊若干変更なる場合があり 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I T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（6 4bit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】\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。\n https://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://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:アイテック阪急阪神株式会社 大阪府大阪市福島 区海老江1丁目1番31号 URL:https://techplay.jp/event/689822?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR