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X-WR-CALDESC:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラ
 ーニングのための応用数学（情報理論）
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SUMMARY:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラーニ
 ングのための応用数学（情報理論）
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74021
 0?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\n7/28
 （日）09:30〜13:00 情報理論　←　本ページはこちらの
 講座のご案内となります\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。\n​\n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、情報理論を
 扱います。情報理論は確率統計学の応用範囲である「
 計算機科学」の一分野であり、事象の曖昧さ、不確実
 さを定式的に扱うための極めて応用的、実用的な内容
 を多く含みます。\n\n情報理論はあまりメジャーな分野
 ではありませんので、「本格的な講座」が開講される
 ことがあまり多くありませんが、本講座では、機械学
 習関連の書籍、また、日本ディープラーニング協会E資
 格で出題範囲の情報理論の諸概念について、見た瞬間
 に「なるほど」と思えるレベルの理解を目指します。\
 n\n自己情報量／相互情報量／エントロピー／KLダイバ
 ージェンスなどなど、機械学習の書籍では頻繁にあら
 われる概念を、数式から逃げず、かつ、直感的な意味
 合いも大切にしながら丁寧に解説します。また、練習
 問題で「手を動かして」数式に習熟することも取り入
 れ、「根本的な理解」を目指します。\n\nこの講座で得
 られること\n\n深層学習の世界的名著で入門者必読とさ
 れる深層学習 。この「情報理論」の章では、突然「自
 己情報量」「エントロピー」等の定義だけがあらわれ
 、意味合いについての明確な説明があまりなされませ
 ん。\n\n本講義では、基礎的な確率統計学の知識をもと
 に、情報理論で現れる基本的な定義の「根本的な意味
 合いを含めて」理解できるスキルを身につける事がで
 きます。また、E資格の問題も無理なくクリアできるス
 キルが身につきます。\n\n英語版は無料で内容を確認い
 ただけます。\nhttp://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html\n\
 nカリキュラム\n\n・確率論の復習\n\n・対数関数の復習\
 n\n・自己情報量\n\n・エントロピー\n\n・２値エントロ
 ピー関数\n\n・条件付きエントロピー\n\n・相互情報量\n
 \n・シャノンの基本不等式\n\n・カルバック・ライブラ
 ー情報量（KLダイバージェンス）\n\n＊若干変更になる
 場合があります\n\n対象者\n\n・微分、線形代数、確率
 統計については学んだが、情報理論についての入門書
 籍、講座が見つからず困っている方\n\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\n・情報理論を実務に活かし
 たい方\n\n受講に必要なスキル\n\n・基礎的な確率論の
 知識\n\n・四則演算、Σ記号、関数等の基礎的な数学の
 知識\n\n・数式を見ても拒絶反応が起こらない気持ち（
 慣れ）\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 Ci
 ty」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\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\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領収書\n\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。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。当社よりの重
 複しての領収書発行は行えません\n\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\n備考\n\n\n
 最小遂行人数「10名」：開催日の7日前までのお申し込
 み状況により開講を判断いたします。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
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