BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【10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:【10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:696526@techplay.jp SUMMARY:【10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:20181006T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181006T190000 DTSTAMP:20260424T181533Z CREATED:20180913T144719Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69652 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基礎数学\n\n\n\n\n 日程\n 時間\n 講義名\ n\n\n\n\n 10/06（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 10/07（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DAY1\n\n\n 10/13（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 10/14（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DAY2\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 10/20（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 10/21（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 10/27（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 10/28（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.tok yo@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/696526?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR