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 数学（ベイズ推論のための確率・統計）
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SUMMARY:機械学習・ディープラーニングのための応用数学
 （ベイズ推論のための確率・統計）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71474
 9?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\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\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
 〜17:30 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
 。 ​ 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、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。 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\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、ベイズ推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・ベイズ推論を実務に活か
 したい方\n\n受講に必要なスキル\n\nスキルアップAIの基
 礎数学「微分・線形代数」および「確率・統計」講座
 を受講、もしくは修了相当の理解\n\n講師\n\nA. Suzuki\n\n
 筑波大学システム情報工学研究科に在学し、現在は産
 業技術総合研究所人工知能研究センターに在籍中。数
 理的・生物的な観点による深層学習モデルの解析、深
 層学習の医療診断応用に関する研究に従事。第一回デ
 ィープラーニングジェネラリスト検定(G検定)成績優秀
 者表彰、情報処理学会 山下記念研究賞、IEEE CISJ Young Re
 searcher Awardほか受賞多数。\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 \nWindo
 ws 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【St
 ripe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.skill
 upai.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／VORT水道橋 Ⅱ 5
 階（旧スカイワードビル） 東京都千代田区神田三崎町
 3-3-20
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