BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラ ーニングのための応用数学（情報理論） X-WR-CALNAME:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラ ーニングのための応用数学（情報理論） 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:755640@techplay.jp SUMMARY:【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラーニ ングのための応用数学（情報理論） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191130T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191130T130000 DTSTAMP:20260423T200422Z CREATED:20191020T002508Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75564 0?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東京 第14期\n\n11/23（土）13:30〜20:00 最適化\n11/30 （土）09:30〜13:00 情報理論\n12/14（土）13:30〜18:30 ベイ ズ推論のための確率・統計アドバンス\n01/18（土）13:30 〜18:30 多変量解析\n(01/26（日）13:30〜20:00 予備日)\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内容概要\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。\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 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​\n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今回は、情報理論を扱いま す。情報理論は確率統計学の応用範囲である「計算機 科学」の一分野であり、事象の曖昧さ、不確実さを定 式的に扱うための極めて応用的、実用的な内容を多く 含みます。\n情報理論はあまりメジャーな分野ではあ りませんので、「本格的な講座」が開講されることが あまり多くありませんが、本講座では、機械学習関連 の書籍、また、日本ディープラーニング協会E資格で出 題範囲の情報理論の諸概念について、見た瞬間に「な るほど」と思えるレベルの理解を目指します。\n自己 情報量／相互情報量／エントロピー／KLダイバージェ ンスなどなど、機械学習の書籍では頻繁にあらわれる 概念を、数式から逃げず、かつ、直感的な意味合いも 大切にしながら丁寧に解説します。また、練習問題で 「手を動かして」数式に習熟することも取り入れ、「 根本的な理解」を目指します。\nこの講座で得られる こと\n深層学習の世界的名著で入門者必読とされる深 層学習 。この「情報理論」の章では、突然「自己情報 量」「エントロピー」等の定義だけがあらわれ、意味 合いについての明確な説明があまりなされません。\n 本講義では、基礎的な確率統計学の知識をもとに、情 報理論で現れる基本的な定義の「根本的な意味合いを 含めて」理解できるスキルを身につける事ができます 。また、E資格の問題も無理なくクリアできるスキルが 身につきます。\n英語版は無料で内容を確認いただけ ます。\nhttp://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html\n講座に 含まれるもの\n①　対面講座\n②　教材\nカリキュラム\ n・確率論の復習\n・対数関数の復習\n・自己情報量\n・ エントロピー\n・２値エントロピー関数\n・条件付きエ ントロピー\n・相互情報量\n・シャノンの基本不等式\n ・カルバック・ライブラー情報量（KLダイバージェン ス）\n＊若干変更になる場合があります\n対象者\n・微 分、線形代数、確率統計については学んだが、情報理 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・情報 理論を実務に活かしたい方\n受講に必要なスキル\n・基 礎的な確率論の知識\n・四則演算、Σ記号、関数等の基 礎的な数学の知識\n・数式を見ても拒絶反応が起こら ない気持ち（慣れ）\n講師\nS Akematsu\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当日のお持物\nご自身のノ ートPC（必須）\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※4GB未満でも受講し て頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の 際に不具合が発生する可能性があります。\nメモリ不 足が原因の不具合についてはサポートすることができ ませんので、あらかじめご了承ください。\n講座まで の準備\n不要\n通信環境に関して\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会場へ のアクセス\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講義時間中に 出席を取ります\n\n受付・入場時間\n開場は開始時刻の1 0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領収書\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【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備考\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。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 https://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/755640?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR