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:740373@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:20260408T205047Z CREATED:20190706T061824Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74037 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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【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※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※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この講座で得られること\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 最急降下法、ニュートン法、共役勾配法\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その他の最適化手法の名前を知る e.g. Ad agrad、Adamなど\n\nカリキュラム\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Pytho n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（Adagrad、Adam）\n\n※内容は 一部変更になることがございます。\n講座一覧のフロ ーチャート\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事前準備・持ち物 \nPython3をインストールしたPCの持参をお願いいたしま す．\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・sc ikit-learn\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in fo@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こんな人におすすめ\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講師\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\n領収書\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【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【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受付・入場時間\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ポータルサイト会員登録の お願い\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問い合わせ\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⇨LI NE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）\n注意 事項\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全人類がわかる統 計学とは\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。 LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 台東区台東１丁目11番4号 誠心O ビル3F URL:https://techplay.jp/event/740373?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR