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 数学（最適化）
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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
 （最適化）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71704
 2?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* 2/02（土）09:30〜1
 3:00 情報理論 \n* 3/17（日）13:30〜18:30 ベイズ推論のため
 の確率・統計 \n* 3/24（日）13:30〜18:30 多変量解析 \n* 3/3
 1（日）13:30〜20:00 最適化 \n\n【平日】第 12期 \n* 3/21（
 木）13:30〜18:30 ベイズ推論のための確率・統計アドバ
 ンス \n* 3/22（金）13:30〜18:30 多変量解析 \n* 3/29（金）10
 :00〜17:30 最適化 \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開始の10分
 前から\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・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・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 Ci
 ty」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】\n
 PayPal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。
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丁目3番20号
URL:https://techplay.jp/event/717042?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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