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線形代数 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線形代数 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:696528@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線形代数 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181013T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181013T190000 DTSTAMP:20260421T045643Z CREATED:20180913T145650Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69652 8?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、線形代 数を扱います。線形代数は、理論を記述するための「 言語」です。Pythonを使うと効率的に線形代数を扱えま すが、本講義では、まず「手で」計算して身につける ことを目的とします。機械学習・ディープラーニング の理解に必要な線形代数の分野は限られます。\n\n5時 間の講座になりますが、演習を多く挟みますので、飽 きなく、苦しみながら血肉化のプロセスを楽しんでい ただけるかと思います。\n\nまたJDLA認定プログラムと して、E資格試験の出題範囲を網羅しているので、受講 いただければ、数学出題範囲はクリアーできるように 設計しております。\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ベクトル\n行列\n行列式\n固有 値と固有ベクトル\n対角化、固有値分解\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\nML、DLを勉強しようと思うが、数式で躓き読み進め られない方\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、s killupai.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\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】\nPa yPal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線形代数」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/696528?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR