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:737737@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:20260509T034436Z CREATED:20190620T060017Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73773 7?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回\n日 時\n\n\n\nDAY1\n7/07（日）09:00-12:00\n\n\nDAY2\n7/14（日）09:00-1 2:00\n\n\nDAY3\n8/04（日）09:00-12:00\n\n\nDAY4\n8/11（日）09:00-12 :00\n\n\nDAY5\n8/18（日）09:00-12:00\n\n\nDAY6\n9/01（日）09:00-12: 00\n\n\n予備日\n9/07（土）09:00-12:00\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、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\n Day6【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 Intellige nce Society Japan Chapter Young 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】\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 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。 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/737737?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR