BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習・ディープラーニングのための応用 数学（最適化） X-WR-CALNAME:機械学習・ディープラーニングのための応用 数学（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:716249@techplay.jp SUMMARY:機械学習・ディープラーニングのための応用数学 （最適化） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190329T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190329T173000 DTSTAMP:20260421T201034Z CREATED:20190119T143120Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71624 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開場は開始 時刻の10分前です。\n\n10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確 率論の復習\n対数関数の復習\n自己情報量\nエントロピ ー\n２値エントロピー関数\n条件付きエントロピー\n相 互情報量\nシャノンの基本不等式\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\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、最適化についての入 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・最適化を実務に活か 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\nS Akematsu\n\n 東北大学理学部数学科卒業。個人事業を経て、高専向 け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特 化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教 育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を 主に行う。著書 線形空間論入門 。現在は、画像解析 システムの研究開発企業に対して、DeepLearningに関する 数理コンサルティング、数学指導なども行う。\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／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 URL:https://techplay.jp/event/716249?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR