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（ベイズ推論のための確率・統計） X-WR-CALNAME:機械学習・ディープラーニングのための応用 数学（ベイズ推論のための確率・統計） 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:740538@techplay.jp SUMMARY:機械学習・ディープラーニングのための応用数学 （ベイズ推論のための確率・統計） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190804T123000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190804T173000 DTSTAMP:20260423T194515Z CREATED:20190707T235304Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74053 8?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\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　←　本ページは こちらの講座のご案内となります\n8/10（土）12:30〜17:30 多変量解析\n\n\n※ 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、最近ゆっくりと脚光を浴び始めている「ベイ ズ推論による機械学習」です。 確率統計学において「 最も」重要であると言っても過言ではない「ベイズの 定理」を軸として生まれるこの手法は、より高度な確 率統計論を駆使し、確率分布のパラメータを「確率的 に」予測するという、ディープラーニングとは全く異 なる趣を持つ理論です。\n\nディープラーニングが潜在 的に抱える種々の問題を解消するきっかけとなる「ベ イズ推論による機械学習」を学ぶために必要な、高度 な確率統計の知識をわかりやすくお届けします。\n\nカ リキュラム\n\n・積分の基本\n\n・確率変数の期待値、 分散、標準偏差\n\n・代表的な確率分布\n\n\nベルヌーイ 分布\nマルチヌーイ（カテゴリカル）分布\n二項分布\n ポアソン分布\n正規分布\nベータ分布\nガンマ分布\nデ ィリクレ分布\n\n\n・ベイズの定理の復習\n\n・ベイズ更 新とベイズ推論\n\n・共役事前分布\n\n・ベイズ推論に よるパラメータの推定（ハンズオンを交えて）\n\n\nベ ータ分布によるベルヌーイ分布のパラメータ推定\nガ ンマ分布によるポアソン分布のパラメータ推定\n正規 分布のパラメータ推定\n\n\n＊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、ベイズ推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ベイズ推論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】\n\nMacOSX 10.9 以上\n\nWindows 7 以上（64bit必須）\n\nメモリ4GB以上\n\n講 座までの準備\n\n最新のAnacondaをインストールし、ブラ ウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に準備お 願い致します。こちらを参考にしてください。　\n\n\n 各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします\n もし環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡 いただければご案内いたします\n\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@sk illupai.comまでお願いいたします\n 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/740538?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR