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】機械学習・ディ ープラーニングのための最適化 X-WR-CALNAME:【10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最適化 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:696532@techplay.jp SUMMARY:【10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最適化 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181027T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181027T203000 DTSTAMP:20260420T230929Z CREATED:20180913T160709Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/69653 2?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、『最適化』を取り上げます。ディープラーニング をはじめとする多くの機械学習手法は、最適化問題と 呼ばれる問題を解けば良いことが知られております（ 機械学習はなんらかの関数を定義して、それを最適化 することがほとんどです）。そのため最適化問題の理 論を理解できれば、機械学習の様々な理論を効果的に 習得することに繋がります。\n\n本講座では特に、回帰 分析やサポートベクタマシンの学習などで現れる「凸 最適化理論」に焦点を当て、解説いたします。計5時間 の講座の中で、演習問題を交えながら凸最適化の理論 を解説し、機械学習のより一層の理解を目指します。\ 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\n０．導入\n\n凸最適化とは\n機械学習での最適化問題 の例\n最適化問題とその用語\n凸集合・凸関数\n凸最適 化問題\n\n\n１．最小二乗法（回帰直線を例に）\n\n目的 関数の導出\n正規方程式\n最小二乗法の幾何学的意味*\n 最小二乗法の数値計算法*\n\n\n２．凸２次計画問題（サ ポートベクタマシンを例に）\n\n目的関数・制約条件の 導出\nラグランジュ関数\nKKT条件\nサポートベクタマシ ンの性質の考察*\n双対理論*\n\n\n３．正則化（Lassoを例 に）\n\n元々のモチベーション\nl0/l1\, l2正則化\n\n\n４． 計算法（勾配法）\n\n勾配法の導出\n確率的勾配降下法\ nニューラルネットワークの学習（凸でない最適化問題 への応用）\n\n\n*は時間の都合上、割愛させていただく 可能性があります。\n\n前提知識\n\n・スキルアップAIの 講座「微分」・「線形代数」を受講していること。\n\n ・もしくは、修了相当の知識を有していること（カリ キュラムの項目を見てご確認ください。https://www.skillup ai.com/math）\n\n対象者\n\n・微分や行列を計算し、機械学 習の手法をより理解したい方\n\n・ライブラリのパラメ ータの意味を理論的に理解したい方\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@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 】\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「機械学習・ディー プラーニングのための最適化」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/696532?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR