BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラ ーニングのための応用数学（情報理論） X-WR-CALNAME:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラ ーニングのための応用数学（情報理論） 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:713865@techplay.jp SUMMARY:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラーニ ングのための応用数学（情報理論） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190202T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190202T130000 DTSTAMP:20260422T225948Z CREATED:20181231T175007Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71386 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nお得な応用 数学セットはHPからお申し込み下さい。\n\nhttps://www.skil lupai.com/applied-math\n\n【週末】第 11期 \n\n2/02（土）09:30〜 13:00 情報理論 \n3/17（日）13:30〜18:30 ベイズ推論のため の確率・統計 \n3/24（日）13:30〜18:30 多変量解析 \n3/31（ 日）13:30〜20:00 最適化 \n\n\n【平日】第 12期 \n\n3/21（木 ）13:30〜18:30 ベイズ推論のための確率・統計アドバン ス \n3/22（金）13:30〜18:30 多変量解析 \n3/29（金）10:00〜1 7:30 最適化 \n\n\n内容概要\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ため、数式を理 解せずにAIを学ぶことはできません。\n\nスキルアップA I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独学では辛い数学ですが、経験豊富なプロフェッ ショナルから直接学び、最短距離でスキルを身につけ ましょう！\n\n今回は、情報理論を扱います。情報理論 は確率統計学の応用範囲である「計算機科学」の一分 野であり、事象の曖昧さ、不確実さを定式的に扱うた めの極めて応用的、実用的な内容を多く含みます。\n\n 情報理論はあまりメジャーな分野ではありませんので 、「本格的な講座」が開講されることがあまり多くあ りませんが、本講座では、機械学習関連の書籍、また 、日本ディープラーニング協会E資格で出題範囲の情報 理論の諸概念について、見た瞬間に「なるほど」と思 えるレベルの理解を目指します。\n\n自己情報量／相互 情報量／エントロピー／KLダイバージェンスなどなど 、機械学習の書籍では頻繁にあらわれる概念を、数式 から逃げず、かつ、直感的な意味合いも大切にしなが ら丁寧に解説します。また、練習問題で「手を動かし て」数式に習熟することも取り入れ、「根本的な理解 」を目指します。\n\nこの講座で得られること\n\n深層 学習の世界的名著で入門者必読とされる深層学習 。 この「情報理論」の章では、突然「自己情報量」「エ ントロピー」等の定義だけがあらわれ、意味合いにつ いての明確な説明があまりなされません。\n\n本講義で は、基礎的な確率統計学の知識をもとに、情報理論で 現れる基本的な定義の「根本的な意味合いを含めて」 理解できるスキルを身につける事ができます。また、E 資格の問題も無理なくクリアできるスキルが身につき ます。\n\n英語版は無料で内容を確認いただけます。\n\ nhttp://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html\n\n受付・入場時 間\n\n開場は開始時刻の15分前です。\n\n15分以上前にお 越しになられますと、会場の準備のために外でお待ち いただく場合がございます。ご注意ください。\n\nカリ キュラム\n\n・確率論の復習\n\n・対数関数の復習\n\n・ 自己情報量\n\n・エントロピー\n\n・２値エントロピー 関数\n\n・条件付きエントロピー\n\n・相互情報量\n\n・ シャノンの基本不等式\n\n・カルバック・ライブラー情 報量（KLダイバージェンス）\n\n＊若干変更になる場合 があります。\n\n対象者\n\n・微分、線形代数、確率統 計については学んだが、情報理論についての入門書籍 、講座が見つからず困っている方\n\n・定義や定理を見 ても、何を言っているのかよくわかず、もっと根本的 な理解に到達したい方\n\n・情報理論を実務に活かした い方\n\n受講に必要なスキル\n\n・基礎的な確率論の知 識\n\n・四則演算、Σ記号、関数等の基礎的な数学の知 識\n\n・数式を見ても拒絶反応が起こらない気持ち（慣 れ）\n\n講師\n\nD Morita\n\n東京工業大学情報理工学院修 了。現在大手インターネット企業でマルチビッグデー タシステムの開発・保守・運用を担当する。\n大学・ 大学院時代は、心理学・脳科学を専攻し、確率・統計 ・数理モデリング・機械学習の手法を用いた研究を行 う。\n大規模ニューラルネットワークの数理モデリン グの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Youn g Research Award受賞\n\n当日のお持物\n\nご自身のノートPC （必須）\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不要\ n\n通信環境に関して\n\nWi-Fi環境はございますが、繋が りにくい場合はご自身のテザリングをご利用ください 。（ベストエフォートとなります。）\n\n会場へのアク セス方法\n\n直接会場にお越しください。\n遅刻される 場合も直接会場にお越しください。\n講義時間中に出 席を取ります。\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【Stripeでお 支払いの場合】\nStripe発行の受領書が領収書となりま す。当社より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\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/713865?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR