BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【９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:【９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:693716@techplay.jp SUMMARY:【９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:20180923T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180923T190000 DTSTAMP:20260423T101756Z CREATED:20180830T225315Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69371 6?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\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\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講師\n\ nS Mizoguchi\n\n東京大学大学院所属。統計検定一級所持。 ハンズフリー音声通信に適した聴覚的品質を損なわな い音声強調をテーマに、深層学習と高次統計量分析の 観点から、chainer を用いて研究を行っている。\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\n筆記用具\n\n【動作環境】\nMa cOSX 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-F i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 【環境構築について】\n最新のAnacondaをインストールし 、ブラウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に 準備お願い致します。\n\nこちらを参考にしてください 。\nhttps://goo.gl/FRWrax\n\n※各自で必ず当日までに環境構 築をお願いいたします。\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「ベイズ推論のための確率・統計 アドバンス」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/693716?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR