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:720143@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:20190316T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190316T130000 DTSTAMP:20260421T064132Z CREATED:20190216T142614Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72014 3?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 3/16（土）10:00 -13:00\n\n\n DAY2\n 3/23（土）10:00-13:00\n\n\n DAY3\n 3/30（土 ）10:00-13:00\n\n\n DAY4\n 4/13（土）10:00-13:00\n\n\n DAY5\n 4/2 0（土）10:00-13:00\n\n\n DAY6\n 4/27（土）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。DAY1 のみの参加は、Slack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\nS Saito\n\nスキルアップAI講師。横浜国立大 学卒業。高専時代に画像認識に対して興味を持ったこ とがきっかけで、現在ではDeep Learningや機械学習、進化 計算などの人工知能分野のアルゴリズム研究開発やコ ンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会 のE資格合格者、2018年度G検定合格者。\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銀行振込、領収 書・請求書\n\n\n銀行振込をご希望の方は、HPからお申 し込みください。\n領収書\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【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請求 書が必要な方は、HPからお申し込みください。\n\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/720143?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR