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確率・統計 Day1 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確率・統計 Day1 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:696527@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確率・統計 Day1 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181007T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181007T190000 DTSTAMP:20260423T232925Z CREATED:20180913T145245Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69652 7?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、確率/ 統計を扱います。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。合計10時間で、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\nDA Y1\n\n統計学とは\n記述統計学と推計統計学\n母集団と標 本\n質的データ vs 量的データ\nデータの視覚化\n総和記 号Σ\n量的データの中心\n量的データのばらつき・広が り • 二変数間の関連の強さ\n確率\n条件付き確率\n\n\nD AY2\n\n確率変数\n確率分布\n確率変数の期待値と分散と 標準偏差(意味も)\nベルヌーイ分布\nマルチヌーイ(カテ ゴリカル)分布\n正規分布(1.96σ、中心極限定理など、特 に詳しく!) • 指数分布とラプラス分布(紹介だけ)\n構 造化確率モデル(ざっくりと)\n二項分布と多項分布\n仮 説検定 \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これからAIを勉強したい、も しくはML、DLを勉強しているが、確率・統計に自信のな い方\n公式などはわかるが、その基礎・原理をしっか り学びたい方\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講師\n\nMorita\n\n東京工業大学情報理工学 院修了。脳科学・機械学習の研究を行い、ニューラル ネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award を受賞（201 8年3月）。\n現在は新卒で大手IT企業に入社し、ビック データプラットホームの開発を行っている。\n得意な 領域は、数理モデリング、ベイズ統計、統計的学習理 論。\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 確率・統計 Day1」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/696527?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR