BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:機械学習のための最適化入門
X-WR-CALNAME:機械学習のための最適化入門
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:740056@techplay.jp
SUMMARY:機械学習のための最適化入門
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190727T100000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190727T130000
DTSTAMP:20260420T012914Z
CREATED:20190704T060530Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74005
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n本講
 座のテーマは最適化です。最急降下法、ニュートン法
 、確率的勾配降下法をはじめとする様々な最適化アル
 ゴリズムをわかりやすく解説いたします。\n\n本講座の
 特徴は、最適化手法の数理的な背景から解説しながらP
 ythonによる実装も行うところです。理論の理解だけで
 はなく、実データを用いた演習を行うことで、各々の
 最適化手法間の違いや、実際に動くイメージを掴むこ
 とができます。\n\n【参加条件】\n・微分を理解してい
 るとともに、その周辺知識を有すること\n・Pythonの基
 礎文法(for文、if文、関数、NumPy)を使える。\n\n※上記の
 参加条件を満たしていない方は、前提知識が不足して
 いるがために講義の内容全てを理解できない可能性が
 ございますので、ご了承ください。\n\n※本講座は、動
 画復習対応講座でございます。受講した翌日から1週間
 、動画を公開いたします。聞き逃してしまった箇所の
 補填やより深い理解のためにお役立ていただけると幸
 いです！\n\nこの講座で得られること\n\n\n機械学習にお
 ける最適化の立ち位置の把握\n伝統的な最適化手法の
 理解\n\n最急降下法、ニュートン法、共役勾配法\n\n\n\n
 確率的勾配降下法(SGD)の理解と実装 -> Hands on\nモーメン
 タムのイメージをつかむ\n\nその他の最適化手法の名前
 を知る e.g. Adagrad、Adamなど\n\n\n\n\n\nカリキュラム\n\n\n
 最適化問題とは\n最急降下法\nニュートン法\n共役勾配
 法\n機械学習における問題点\n確率的勾配降下法（SGD）
 導入\n確率的最適化問題と確率的勾配\nアルゴリズムと
 各計算に対応するPython文法の確認\nSGDの実装\n確率的勾
 配降下法のまとめと課題\nモメンタムのイメージ\nモメ
 ンタムのアルゴリズムと対応するPython文法の確認\nモ
 メンタムの実装\nまとめとその他のアルゴリズム（Adagr
 ad、Adam）\n\n\n※内容は一部変更になることがございま
 す。\n\n講座一覧のフローチャート\n\nどの講座から受
 講したら良いのかわからないというような方は、下記
 のフローチャートを参考にしていただければと思いま
 す。\n\n\n\n事前準備・持ち物\n\nPython3をインストールし
 たPCの持参をお願いいたします．\n\nまた以下のライブ
 ラリをインストールするようにお願いいたします。\n
 ・pandas\n・Numpy\n・matplotlib\n・scikit-learn\n\nまた，講義は
 Jupyter Notebookを用いて行いますので，インストール頂い
 たほうがスムーズに講座を受けることが可能です．\n
 ※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡
 いただければ、可能な範囲で対応致します。\n\nこんな
 人におすすめ\n\n\n微分を理解している方\n最適化手法
 をPythonによる実装を通じて理解したい方\n代表的な最
 適化手法を学習したい方\n\n\n講師\n\n小林悠\n大学院に
 て複雑な最適化問題を解くためのアルゴリズムや機械
 学習への応用研究に従事。機械学習における最適化手
 法の改善手法を提案し、深層学習による自然言語処理
 への応用について国際会議で発表経験あり。また大学
 時代は、学科で4年連続成績トップになり、三度の表彰
 を受ける。現在は、深層学習による自然言語処理を用
 いた対話型システムやそのユーザ満足度について研究
 している。\n\n\n領収書\n\n【Stripeで事前決済の方】\nク
 レジットカード会社が発行する明細を領収書の代わり
 としてご利用ください。\n\n【Paypalの方】\n決済処理後
 にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引
 履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧くださ
 い。それらが領収書の代わりとなります。また、クレ
 ジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご
 利用いただけます。\n\n【別途領収書発行が必要な方】
 \n別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、
 以下のフォームよりご申請ください。領収書発行手数
 料と受講料金を合算した金額で発行いたします。\n全
 人類がわかる統計学 領収書発行フォーム\n\n受付・入
 場時間\n\n開始の15分前から\n(なるべく5分前までにお入
 りください。)\n\nポータルサイト会員登録のお願い\n\n
 全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って
 講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。\n
 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は
 、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします
 。\n\n問い合わせ\n\n・メールでのお問い合わせは、info@
 to-kei.net　までご連絡ください。\n・こちらで⇨LINE＠か
 らもお問い合わせいただけます。（推奨）\n\n注意事項
 \n\n\n講義のコンテンツは全て「全人類がわかる統計学
 」に帰属していますので、複製はご遠慮ください。\n
 個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮くださ
 い。\nリクルーティング、勧誘、採用活動など、目的
 に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくない
 と判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持
 ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致し
 ます。\n最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日ま
 でにこの人数に達しない場合は中止となります。ただ
 し、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの
 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。もし、中止が決定した場合はそ
 の時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレ
 スにご連絡させていただきます。\n\n\n全人類がわかる
 統計学とは\n\n株式会社AVILENが運営するサービスです。
 統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計
 学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデー
 タサイエンティスト育成のための教育事業を行なって
 おります。\n統計学や機械学習を、出来るだけわかり
 やすく多くの人々に届けるということを目指して活動
 しています。\n
LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 
 誠心Oビル 3階
URL:https://techplay.jp/event/740056?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR