BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習・ディープラーニングのための応用 数学（最適化） X-WR-CALNAME:機械学習・ディープラーニングのための応用 数学（最適化） 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:739132@techplay.jp 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） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190721T133000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190721T200000 DTSTAMP:20260422T205249Z CREATED:20190628T143053Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73913 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n機械学習・ ディープラーニングのための応用数学講座：日程のご 案内\n\n東京 第13期\n\n\n7/21（日）13:30〜20:00 最適化　← 　本ページはこちらの講座のご案内となります\n7/28（ 日）09:30〜13:00 情報理論\n8/04（日）12:30〜17:30 ベイズ推 論のための確率・統計アドバンス\n8/10（土）12:30〜17:30 多変量解析\n\n\n東京 第14期\n \n\n09/28（土）13:30〜20:00 最適化\n10/05（土）13:30〜18:30 ベイズ推論のための確率 ・統計アドバンス\n10/12（土）09:30〜13:00 情報理論\n10/19 （土）13:30〜18:30 多変量解析\n\n\n※ 第13期、第14期とも 、同日程でオンライン講座も同時開催いたします\n\n※ 応用数学講座は、セット（全４回）でお申し込み頂き ますとお得になっております。セット申込の場合はホ ームページからお願いいたします\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カリキュラム \n\n導入\n\n\n最適化とは\n機械学習での最適化問題の例\ n最適化問題とその用語\n凸集合・凸関数\n凸最適化問 題関数\n\n\n最小二乗法（回帰直線を例に）\n\n\n目的関 数の導出\n正規方程式\n最小二乗法の幾何学的意味＊\n 最小二乗法の数値計算法＊\n\n\n微分の応用\n\n\n凸２次 計画問題（サポートベクタマシンを例に）\n目的関数 ・制約条件の導出\nラグランジュ関数\nKKT条件\nサポー トベクタマシンの性質の考察＊\n双対理論＊\n\n\n正則 化（Lassoを例に）\n\n\n元々のモチベーション\nl0/l1\, l2 正則化\n計算法（勾配法）\n勾配法の導出\n確率的勾配 降下法\nニューラルネットワークの学習（凸でない最 適化問題への応用）\n\n\n＊は時間の都合上、割愛させ ていただく可能性があります\n\n※ カリキュラムは若 干変更になる場合があります\n\n対象者\n\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\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 City」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\n Wi-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
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