BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:数学的基礎から学ぶコンピュータビジョン 第8 回 X-WR-CALNAME:数学的基礎から学ぶコンピュータビジョン 第8 回 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:743414@techplay.jp SUMMARY:数学的基礎から学ぶコンピュータビジョン 第8回 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190730T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190730T213000 DTSTAMP:20260423T123212Z CREATED:20190728T140013Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74341 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n数学的基礎 からコンピュータビジョンを体系的に学ぼう！\n\nComput er Vision: Models\, Learning\, and Inference を教科書として、数 学的基礎からコンピュータビジョンについて学習しま す。\n\n\n微分積分や線形代数、確率の基礎は勉強した ので、それを実際に応用したい！\nコンピュータビジ ョンの基礎について体系的に学びたい！\nコンピュー タサイエンスに関する英語文献を読む練習をしたい！\ n\n\nという方、ぜひご参加ください！\n\nプレゼンター は MPS 代表の金子です。講義形式で進めますが、質問 は随時受け付けます。気になったことは、どんどん質 問いただければと思います。疑問は都度皆で共有して 理解を深めていきましょう！「登壇したい！」という 方も大歓迎です。進度は、参加者の皆さんの様子に合 わせて調整します。\n\n少し長期の企画にはなると思い ますが、コンピュータビジョンに関する数学的な知識 をじっくり体系的につけていきましょう！\n\n本企画で 得られるもの\n\n\nコンピュータビジョンに関する体系 的な数学的基礎知識\nコンピュータサイエンスに関す る英語文献読解の経験\n\n\n必要な事前知識\n\n下記に例 として挙げてある微分積分、線形代数、確率の本を読 むことができる知識を仮定しています。下記の本に書 いてあることがスラスラ読めたり、問題をスラスラ解 ける必要はないです。必要なことは適宜復習しますの で、下記の本を読んで「あー、なるほど」と納得し計 算できることを仮定しています。\n\n\n\n知識\n本\n\n\n\n 微分積分\nやさしく学べる微分積分\n\n\n線形代数\nやさ しく学べる線形代数\n\n\n確率\nすぐわかる確率・統計\n \n\n\n内容\n\n\n\n回\n開催日時\n内容\n\n\n\n1\n2019/06/11\n教 科書の Chapter 2、Chapter 3 を中心として確率の基礎知識 について復習を行います。\n\n\n2\n2019/06/18\n教科書の Cha pter 4 を中心として最尤法、MAP、Bayes を用いたモデルの パラメータフィッティングについて復習を行います。\ n\n\n3\n2019/06/25\n教科書の Chapter 5 を通して多次元正規分 布について復習を行います。\n\n\n4\n2019/07/02\n教科書の Chapter 6 を通してこれから学ぶ Computer Vision における reg ression と classification モデルの概要について学習します 。\n\n\n5\n2019/07/09\n教科書の Chapter 7 を通して generative mo dels をより深く学びます。今回は EM アルゴリズムの概 要と Mixture of Gaussian モデルについて学びます。\n\n\n6\n2 019/07/16\n引き続き、教科書の Chapter 7 を学びます。Mixtur e of Gaussian モデルに EM アルゴリズムを適用し更新ルー ルを導出します。\n\n\n7\n2019/07/23\nMixture of Gaussian モデ ルに対する EM アルゴリズムの適用についての復習を行 います。\n\n\n8\n2019/07/30\n引き続き、教科書の Chapter 7 を学びます。t 分布のパラメータの EM アルゴリズムを 用いた決定について学びます。また、Factor Analysis につ いて学びます。\n\n\n\n持ち物\n\n\nノートや iPad Pro など 板書を書き写せるもの\n教科書\n\n\n教科書\n\n\nComputer Vi sion: Models\, Learning\, and Inference\n\n参考図書\n\nINTRODUCTION T O PROBABILITY (SECOND EDITION)\n\n確率や確率過程の基礎につい て非常によくまとまった教科書です。英語もとても読 みやすく、入門に最適です。\n\nこれなら分かる最適化 数学―基礎原理から計算手法まで\n\n解析学、線形代数 、確率をそれぞれ学んだ後に、それらを組み合わせた 応用を学ぶのに最適な本です。\n\n◆ご同意いただきた い点とお願い\n\n作業風景はビデオで撮影し、オンライ ン上で閲覧できるようにする可能性があります。\n動 画に参加者のお顔などが写る可能性があります。\nま た、写真にとって、MPSのホームページなどに載せる場 合があります。\n動画や写真に顔が写ることがNGの方は 、必ずイベント開始前に、MPSメンバーへお申し出くだ さい。\nお申し出がない場合はとくに問題ないと判断 いたします。ご協力お願い致します。\n\nビルへの入館 にあたり本人確認が必要となる場合がございます。本 人確認ができるものをお持ちください。\n\nビル共用部 分での飲食は禁止されております。当日お伝えする場 所以外での飲食はご遠慮ください。\n\n他人が不快な思 いをするような行為をする方や、ものを雑に扱う方な ど、主催者が不適切であると判断した場合には、速や かにご退室いただきます。\n\n利用する機器やソフトウ ェア等は参加する皆様ご自身の同意のもとに利用する ものとし、利用によりいかなる損害が発生したとして も、主催者は一切の責任を追わないことに同意したも のとします。\n\nMPSについて\n\n私達Morning Project Samurai (M PS)は、\n「リーダーシップ、メンターシップ、プログ ラミングやものづくりのスキルを、開発プロジェクト を通して実践的に身につける」「プロジェクトの達成 を通じて、社会にアピールできる実績を作る、キャリ アにつなげる」「プロジェクトの運営を通じて、信頼 できる新しい仲間を作る」といった目的を掲げて東京 、横浜などで2014年から活動している団体です。\n\n詳 しくは下記 Web サイトを御覧ください！\nMorning Project Sa murai\n\n留意事項\n\n・ドタキャンは避けてください。体 調不良などやむを得ず前日または当日キャンセルの場 合は 問い合わせからのご一報に協力くださいませ。\n\ nそのほか注意とお願い\n\n・ほかの参加者や運営に対 する過度なリクルーティングや営業は固くお断りしま す。\n・万が一、会の進行の妨げになると運営が判断 する方は退出いただく場合がありますのでご了承くだ さい。マナーある、楽しい時間を皆で作れればと思い ます。 LOCATION:東京都港区六本木１丁目９−９ 六本木ファース トビルディング　14階 URL:https://techplay.jp/event/743414?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR