BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【9月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディー プラーニングのための微分基礎 X-WR-CALNAME:【9月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディー プラーニングのための微分基礎 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:691511@techplay.jp SUMMARY:【9月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディープ ラーニングのための微分基礎 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180908T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180908T190000 DTSTAMP:20260420T062735Z CREATED:20180819T193421Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69151 1?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 9/08（土）\n 14:00-19:00\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 9/09（日）\n 14:00-19:00\ 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 9/15（土）\n 14:00-19:00\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 9/16（日）\n 14:00-19:00\ 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\nお得な基礎数学講座セットは、HP からお申 し込みを受け付けております。\nHPでのセットお申し込 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 応用数学\n\n\n\n\n 日程\n 時間\n 講義名\n\n\n\n\n 9/22（ 土）\n 14:00-19:00\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 9/23（日）\n 14:00-19:00\n ベイズ推 論のための確率統計アドバンス\n\n\n 9/29（土）\n 14:00- 20:30\n 機械学習・ディープラーニングのための最適化\ n\n\n 9/30（日）\n 14:00-17:30\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\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、微分を扱います。 尤度関数や誤差関数／損失関数、勾配降下法といった 「学習時の最適化問題」の解決のためにはとても重要 な分野です。ML入門書を独学できるベースの知識を、 多くの演習問題を通して身につけられるようにプログ ラムしています。\n\n機械学習の実務においては、数学 の公式を知っているといったレベルの知識では十分で ないので、本講義では公式の暗記ではなく、そこに至 るプロセス・モチベーションに比重を置き、意味と意 義が理解できるようになることを中心に進めます。\n\n また、日本ディープラーニング協会のE資格の受験を検 討されている方は、本講座レベルの微分は前提となっ ておりますので、受講をおすすめいたします。\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講 座のゴール共有\n機械学習における微分\n微分その前に \n\n関数\n様々な関数\nn乗\nΣ\n\n\n\n極限と微分の定義・ 本質\n\n平均変化率\n極限\n微分係数の公式\n二項定理（ 順列・組み合わせ）\n導関数と増減表\n様々な関数の微 分\n\n\n\n微分の応用\n\n様々な関数の微分\n合成関数の 微分\n積と商の微分\nn回微分による極大/極小\n偏微分\n \n\n\n機械学習での微分利用\n\n最小2乗法\n勾配降下法\n\ n\n\n\n\n若干変更になる場合があります。\n\n前提知識\n\ n不要\n\n対象者\n\n\nなぜML、DLに微分が必要なのかを知 りたい方\nML、DLを勉強しているが、微分に自信のない 方\n機械学習の本を読めるようになりたい方\n\n\n会場 へのアクセス方法\n\n週末はビル正面玄関が閉まってい るため、開始10分前より随時内側から開錠いたします 。\nビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い 致します。\nhttps://imgur.com/a/XteLG\n\n遅刻される方は、入 り口に着かれましたら、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡 ください。\nスタッフがお迎えに行きます。\n\nビル館 内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前 に購入の上、ご来場ください。\n\n講座中（休憩時間な ど）にビル外に外出される際は、スタッフまでお声が けください。\nまた携帯をご持参頂き、お戻りの時間 をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。\nビル正面 玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。\n\n当日のお 持物\n\nご自身のノートPC（あると資料を眺めながら受 講いただけます）\n\n筆記用具・紙5枚程度\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\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「機械 学習・ディープラーニングのための微分基礎」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:スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF 1スタジオ 東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル URL:https://techplay.jp/event/691511?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR