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（多変量解析） X-WR-CALNAME:機械学習・ディープラーニングのための応用 数学（多変量解析） 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:741441@techplay.jp SUMMARY:機械学習・ディープラーニングのための応用数学 （多変量解析） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190810T123000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190810T173000 DTSTAMP:20260422T215916Z CREATED:20190714T234730Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74144 1?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\n8/10（土）12:30〜17 :30 多変量解析　←　本ページはこちらの講座のご案内 となります\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、機械学習・ディープラーニングのための「多変 量解析」です。 たくさんのデータをもとに現象を予測 ・分析する技術はディープラーニングだけではありま せん。その代表例としてデータ間の関連性を解析する 回帰分析や、データに内在する本質的情報を抽出する 主成分分析などが挙げられます。 本講座では、基礎的 な統計学からおさらいし、回帰分析・主成分分析の理 論をご紹介します。その後、演習を通じて実践的に手 法をご理解いただきます。\n\nカリキュラム\n\n・デー タベクトルと偏差ベクトル\n\n・データの代表値\n\n\n平 均\n分散\n標準偏差\n共分散\n相関係数\n\n\n・相関係数 の幾何学的意味\n\n・最小二乗法\n\n・線形回帰\n\n\n単 回帰分析\n重回帰分析\n\n\n・ロジスティック回帰\n\n・ 主成分分析\n\n・Pythonでの演習\n\n\n線形回帰演習\nロジ スティック回帰演習\n主成分分析演習\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、多変量解析についての 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多変量解析を実務に活 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 Akemat su\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
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