BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【基礎数学】機械学習・ディープラーニング のための確率・統計 DAY1 X-WR-CALNAME:【基礎数学】機械学習・ディープラーニング のための確率・統計 DAY1 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:755026@techplay.jp SUMMARY:【基礎数学】機械学習・ディープラーニングのた めの確率・統計 DAY1 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191116T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191116T130000 DTSTAMP:20260422T154410Z CREATED:20191016T030257Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75502 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\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。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 るとも言えるため、数学を学ばずにAIを理解すること はできません。\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今回は、確率・統計を 扱います。統計は機械学習と“目的が違うだけ“と言 われるように、ベースの知識としては共通事項がとて も多く、機械学習を学ぶにおいては必須の分野です。 カリキュラムを大幅にアップグレードして、より理解 を定着していただけるよう全6回の講座とし、Slackでの チャット質問、講義動画の共有、宿題などにも対応し ています。\n講座に含まれるもの\n①　対面講座\n②　 教材\n＊当ページでの募集はDAY1のみの参加となります 。DAY1のみの参加は、Slackでのチャット質問、講義動画 の共有、宿題などには対応しておりません。全6回セッ トでお申し込みされる場合は、スキルアップAIのHPから お申し込みください。\n日程\n東京第４期「確率・統計 」 全日程\n\n\n\n回\n日時\n\n\n\n\nDAY1\n11/16（土）10:00-13:00 \n\n\nDAY2\n11/23（土）10:00-13:00\n\n\nDAY3\n12/07（土）10:00-13:0 0\n\n\nDAY4\n12/14（土）10:00-13:00\n\n\nDAY5\n12/21（土）10:00-13: 00\n\n\nDAY6\n01/11（土）10:00-13:00\n\n\n予備日\n01/18（土）10: 00-13:00\n\n\n\n＊当ページでの募集はDAY1のみの参加とな ります。DAY1のみの参加は、Slackでのチャット質問、講 義動画の共有、宿題などには対応しておりません。全6 回セットでお申し込みされる場合は、スキルアップAI のHPからお申し込みください。\nカリキュラム\nDay1【数 学的準備・資料の活用】\n\n階乗・順列・組み合わせ\n シグマ計算\n平均・中央値・最頻値・レンジ・分散・ 標準偏差・共分散・相関係数・正規化\n量的/質的デー タ\n変数の尺度\n度数分布表・ヒストグラム・散布図・ 箱ひげ図\n\nDay2【確率】\n\n試行・事象・標本空間・確 率の定義・相対度数\n和・積・排反・余事象・加法定 理\n周辺確率・条件付確率\n乗法の公式・ベイズの定理 （事前確率・事後確率・ベイズ更新）\n条件付確率の 連鎖測\n独立・条件付き独立\n\nDay3【離散型確率分布】 \n\n離散型確率分布とは？\n離散一様分布・ベルヌーイ 分布・二項分布・ポアソン分布\n\nDay4【連続型確率分 布】\n\n連続型確率分布とは？\n連続一様分布・正規分 布・標準正規分布\n標準正規確率表・指数分布\n\nDay5【 統計学の諸定理】\n\n指数分布とポアソン分布の関係\n 極限\n中心極限定理\n二項分布の正規近似\n二項分布の ポアソン近似\n\nDay6【確率過程】\n\n確率過程の定義\n ランダムウォーク\nポアソン過程\n\n＊若干変更になる 場合があります\n前提知識\n不要\n対象者\n・これからAI を勉強したい、もしくはML、DLを勉強しているが、確率 ・統計に自信のない方\n・公式などはわかるが、その 基礎・原理をしっかり学びたい方\n講師\n森田 大樹\n東 京工業大学情報理工学院修了。現在大手インターネッ ト企業でマルチビッグデータシステムの開発・保守・ 運用を担当する。 大学・大学院時代は、心理学・脳科 学を専攻し、確率・統計・数理モデリング・機械学習 の手法を用いた研究を行う。 大規模ニューラルネット ワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intellige nce Society Japan Chapter Young Research Award受賞\n受付・入場時 間\n開場は開始時刻の10分前です\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会場へのア クセス方法\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東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階\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\n当日のお 持物\nご自身のノートPC（必須）\n筆記用具\n【動作環 境】\nMacOSX 10.9 以上\nWindows 7 以上（64bit必須）\nメモリ4 GB以上\n講座までの準備\n特になし\n通信環境に関して\n Wi-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領収書\n【Paypalでお支払いの場合】 PayPal 発行の受領書が領収書となります。受領書ページは、P ayPal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【Stripeでお支払いの場合】 S tripe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備考\n\n最小遂行人数 「10名」：開催日の7日前までに最小遂行人数に達しな い場合は、中止となります。中止の場合は、スキルア ップAIよりお申込者へご連絡いたします。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運営団体\nスキル アップAI\nhttps://www.skillupai.com/\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\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/755026?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR