BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【基礎数学】機械学習・ディープラーニング のための微分・線形代数 DAY1 X-WR-CALNAME:【基礎数学】機械学習・ディープラーニング のための微分・線形代数 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:706560@techplay.jp SUMMARY:【基礎数学】機械学習・ディープラーニングのた めの微分・線形代数 DAY1 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20181117T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181117T130000 DTSTAMP:20260424T021217Z CREATED:20181102T124058Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70656 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\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。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/線 形代数を扱います。これまで、微分と線形代数は別講 座として展開してきましたが、今回から本格的に、ベ クトルの微分など機械学習に直結する内容を基礎数学 講座内で扱えるよう、カリキュラムを大幅にアップグ レードしました。\nまた、より理解を定着していただ けるよう全6回の講座とし、Slackでのチャット質問、講 義動画の共有、宿題などにも対応するようにしました 。\n\n微分について：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。 その他あらゆる数式に使われる基礎分野です。\n\n線形 代数について：理論を記述するための「言語」です。P ython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。\n\n＊当ページでの募集はDAY1のみの参加とな ります。DAY1のみの参加は、Slackでのチャット質問、講 義動画の共有、宿題などには対応しておりません。全6 回セットでお申し込みされる場合は、スキルアップAI のHPからお申し込みください。\n\n日程\n\n\n\n\n 回\n 日 時\n\n\n\n\n DAY1\n 11/17（土）10:00-13:00\n\n\n DAY2\n 11/24（ 土）10:00-13:00\n\n\n DAY3\n 12/01（土）10:00-13:00\n\n\n DAY4\n 12/08（土）10:00-13:00\n\n\n DAY5\n 12/15（土）10:00-13:00\n\n\n DAY6\n 12/22（土）10:00-13:00\n\n\n\n\n＊当ページでの募集 はDAY1のみの参加となります。全6回セットでお申し込 みされる場合は、スキルアップAIのHPからお申し込みく ださい。\n\nカリキュラム\n\nDay1【様々な関数の微分】\ n\n\n関数・合成関数・極限\n平均変化量・微分の定義\n 様々な関数の微分（多項式・三角・指数・対数）\n積 と商の微分\n\n\nDay2【微分の応用・偏微分】\n​\n\n\n極 値・高階微分\n導関数と増減表\n関数の概形\n偏微分\n\n \nDay3【線形代数の基礎・２次形式】\n​\n\n\nベクトル ・ノルム・内積・行列・行列式・逆行列・転置・和積\ n２次形式\n\n\nDay4【固有値・特異値・疑似逆行列】\n​ \n\n\n固有値・固有ベクトル・対角化・特異値\n\n\nDay5【 ベクトル・行列の微分】\n​\n\n\n微分の復習\nスカラー ・ベクトル・行列周りの微分\n\nDay6【機械学習におけ る微分・線形代数】\n​\n最小二乗法・勾配降下法・復 習\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・ML、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\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講師\n\nS Sai to\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E資格合格者、 2018年度G検定合格者。\n\n受付・入場時間\n\n開始の10分 前から\n\n会場へのアクセス方法\n\n会場まで直接お越 しください。\n\n当日のお持物\n\nご自身のノートPC（必 須）\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4GB以上\n\n講座までの準備\n\ n特になし\n\n通信環境に関して\n\nWi-Fiあり\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\n最小遂行人数「4名」：開催日 の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止と なります。ただし、複数のチャンネルで募集を行って いるため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数に達 しない場合でも開催になる場合がございます。\n環境 設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせて いただきますが、講義の流れを優先させていただきま 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\nスキルアップAI\n\nhttps: //www.skillupai.com/\n\n講座に関するお問い合わせは、info@sk illupai.comまでお願いいたします。\n LOCATION:スキルアップAI 水道橋オフィス (スカイワードビ ルディング5F) 東京都千代田区神田三崎町3-3-20 URL:https://techplay.jp/event/706560?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR