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 のための微分・線形代数 (東京第3期 DAY1） X-WR-CALNAME:【基礎数学】機械学習・ディープラーニング のための微分・線形代数 (東京第3期 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:731223@techplay.jp SUMMARY:【基礎数学】機械学習・ディープラーニングのた めの微分・線形代数 (東京第3期 DAY1） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190511T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190511T130000 DTSTAMP:20260421T111512Z CREATED:20190509T163917Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73122 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、微分/線 形代数を扱います。これまで、微分と線形代数は別講 座として展開してきましたが、今回から本格的に、ベ クトルの微分など機械学習に直結する内容を基礎数学 講座内で扱えるよう、カリキュラムを大幅にアップグ レードしました。\nまた、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微分について：尤度関数や誤差関数／損失関数、 勾配降下法といった「学習時の最適化問題」の解決。 その他あらゆる数式に使われる基礎分野です。\n\n線形 代数について：理論を記述するための「言語」です。P ythonを使うと効率的に線形代数を扱えますが、本講義 では、まず「手で」計算して身につけることを目的と します。\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東京第3期・微分・線 形代数 日程\n\n\n\n\n 回\n 日時\n\n\n\n\n DAY1\n 5/11（土 ）10:00-13:00\n\n\n DAY2\n 5/25（土）10:00-13:00\n\n\n DAY3\n 6/0 1（土）10:00-13:00\n\n\n DAY4\n 6/15（土）10:00-13:00\n\n\n DAY5 \n 6/22（土）10:00-13:00\n\n\n DAY6\n 6/29（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。 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 【様々な関数の微分】\n\n\n関数・合成関数・極限\n平 均変化量・微分の定義\n様々な関数の微分（多項式・ 三角・指数・対数）\n積と商の微分\n\n\nDay2【微分の応 用・偏微分】\n​\n\n\n極値・高階微分\n導関数と増減表 \n関数の概形\n偏微分\n\n\nDay3【線形代数の基礎・２次 形式】\n​\n\n\nベクトル・ノルム・内積・行列・行列 式・逆行列・転置・和積\n２次形式\n\n\nDay4【固有値・ 特異値・疑似逆行列】\n​\n\n\n固有値・固有ベクトル ・対角化・特異値\n\n\nDay5【ベクトル・行列の微分】\n ​\n\n\n微分の復習\nスカラー・ベクトル・行列周りの 微分\n\n\nDay6【機械学習における微分・線形代数】\n​\ n\n\n最小二乗法・勾配降下法・復習\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 ・ML、DLを勉強しようと思うが、数式で躓き読み進めら れない方\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\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。 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。 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 Jap an Chapter Young 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会場へのアクセス\n\nスキルアップAI 水 道橋オフィス（JR水道橋駅西口より徒歩２分）\n\n
東 京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階\n\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\n受付・入場時間\n\n
開場は開始時刻の10分前 です。\n\n
10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銀行振込、領収書・請求書\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\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】\n Stripe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請求書が必要な方 は、HPからお申し込みください。\n\n備考\n\n\n最小遂行 人数「5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\n\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 東京都千代田区神田三崎町3-3-20 URL:https://techplay.jp/event/731223?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR