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 のための確率・統計 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:706561@techplay.jp SUMMARY:【基礎数学】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:20181118T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20181118T130000 DTSTAMP:20260424T063902Z CREATED:20181102T125726Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/70656 1?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、確率・統 計を扱います。統計は機械学習と“目的が違うだけ“ と言われるように、ベースの知識としては共通事項が とても多く、機械学習を学ぶにおいては必須の分野で す。今回からはカリキュラムを大幅にアップグレード して。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＊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、Sl ack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 11/18（日）10:0 0-13:00\n\n\n DAY2\n 11/25（日）10:00-13:00\n\n\n DAY3\n 12/02（ 日）10:00-13:00\n\n\n DAY4\n 12/09（日）10:00-13:00\n\n\n DAY5\n 12/16（日）10:00-13:00\n\n\n DAY6\n 12/23（日）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 【数学的準備・資料の活用】 \n\n\n階乗・順列・組み合 わせ\nシグマ計算\n平均・中央値・最頻値・レンジ・分 散・標準偏差・共分散・相関係数・正規化\n量的/質的 データ\n変数の尺度\n度数分布表・ヒストグラム・散布 図・箱ひげ図\n\n\nDay2【確率】\n \n\n試行・事象・標本 空間・確率の定義・相対度数\n和・積・排反・余事象 ・加法定理\n周辺確率・条件付確率\n乗法の公式・ベイ ズの定理（事前確率・事後確率・ベイズ更新）\n条件 付確率の連鎖測\n独立・条件付き独立\n\n\nDay3【離散型 確率分布】\n \n\n離散型確率分布とは？\n離散一様分布 ・ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布\n\n\nDay4【 連続型確率分布】\n \n\n連続型確率分布とは？\n連続一 様分布・正規分布・標準正規分布\n標準正規確率表・ 指数分布\n指数分布とポアソン分布の関係\n\n\nDay5【統 計学の諸定理】\n \n\n極限\n中心極限定理\n二項分布の 正規近似\n二項分布のポアソン近似\n\n\nDay6【確率過程 】\n \n\n確率過程の定義\nランダムウォーク\nポアソン 過程\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・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\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\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 Computat ional Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award を受賞 （2018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@skillupai.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/706561?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR