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:690022@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:20260422T170547Z CREATED:20180809T140457Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69002 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）\n15:00-20:0 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、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\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\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＊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】\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\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 〒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 URL:https://techplay.jp/event/690022?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR