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】機械学習・ディー プラーニングのための情報理論 X-WR-CALNAME:【9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情報理論 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:695571@techplay.jp SUMMARY:【9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情報理論 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180930T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180930T173000 DTSTAMP:20260422T040846Z CREATED:20180908T203025Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69557 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しました。\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、情報理論を 扱います。情報理論は確率統計学の応用範囲である「 計算機科学」の一分野であり、事象の曖昧さ、不確実 さを定式的に扱うための極めて応用的、実用的な内容 を多く含みます。\n\n情報理論はあまりメジャーな分野 ではありませんので、「本格的な講座」が開講される ことがあまり多くありませんが、本講座では、機械学 習関連の書籍、また、日本ディープラーニング協会E資 格で出題範囲の情報理論の諸概念について、見た瞬間 に「なるほど」と思えるレベルの理解を目指します。\ n\n自己情報量／相互情報量／エントロピー／KLダイバ ージェンスなどなど、機械学習の書籍では頻繁にあら われる概念を、数式から逃げず、かつ、直感的な意味 合いも大切にしながら丁寧に解説します。また、練習 問題で「手を動かして」数式に習熟することも取り入 れ、「根本的な理解」を目指します。\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・確率論の 復習\n\n・対数関数の復習\n\n・自己情報量\n\n・エント ロピー\n\n・２値エントロピー関数\n\n・条件付きエン トロピー\n\n・相互情報量\n\n・シャノンの基本不等式\n \n・カルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェン ス）\n\n＊若干変更なる場合があります。\n\n対象者\n\n ・微分、線形代数、確率統計については学んだが、情 報理論についての入門書籍、講座が見つからず困って いる方\n\n・定義や定理を見ても、何を言っているのか よくわかず、もっと根本的な理解に到達したい方\n\n・ 情報理論を実務に活かしたい方。\n\n受講に必要なスキ ル\n\n・「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・基礎的な確率論の知 識（習熟しているのが望ましいが、最低限の復習の時 間も設ける）\n\n・四則演算、Σ記号、関数等の基礎的 な数学の知識\n\n・数式を見ても拒絶反応が起こらない 気持ち（慣れ）\n\n講師\n\nS Saito\n\nスキルアップAI講師 。横浜国立大学卒業。高専時代に画像認識に対して興 味を持ったことがきっかけで、現在ではDeep Learningや機 械学習、進化計算などの人工知能分野のアルゴリズム 研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラ ーニング協会の2018年度G検定 合格者。\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.toky o@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\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なし\n\n領収書\n\n【Paypalでお支払いの場合 】\n\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\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情報理論」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/695571?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR