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:735406@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:20190707T090000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190707T120000 DTSTAMP:20260422T133528Z CREATED:20190603T164857Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73540 6?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東京第３期「確率・統計」\n\n\n\n\n 回\n 日 時\n\n\n\n\n DAY1\n 7/07（日）09:00-12:00\n\n\n DAY2\n 7/14（日 ）09:00-12:00\n\n\n DAY3\n 8/04（日）09:00-12:00\n\n\n DAY4\n 8/1 1（日）09:00-12:00\n\n\n DAY5\n 8/18（日）09:00-12:00\n\n\n DAY6 \n 9/01（日）09:00-12:00\n\n\n 予備日\n 9/07（土）09:00-12:00 \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\n\nDay5【統計学の諸定理】\n \n\n指数分布とポア ソン分布の関係\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\n森田 大樹\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 Japan Chapter Y oung Research Award受賞\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会場へのアクセス方法 \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\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】\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 　https://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/735406?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR