BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【10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:【10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:696531@techplay.jp SUMMARY:【10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:20181021T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181021T190000 DTSTAMP:20260422T134703Z CREATED:20180913T155934Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69653 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n◆◆◆本講 座はオンライン受講のみとなり、対面講座の募集は終 了いたしました。◆◆◆\n\n◆◆◆オンライン受講は ホームページ よりお申し込みいただけます。◆◆◆\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\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から講義動画の購入も可能とする予定です。\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A I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@gma il.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】\nMacOSX 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wif i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【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/696531?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR