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:755641@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:20191214T133000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191214T183000 DTSTAMP:20260424T140648Z CREATED:20191020T004201Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75564 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。 ​ 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、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 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・積分の基本\n・確率 変数の期待値、分散、標準偏差\n・代表的な確率分布\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・ベイズの定理の復習\n・ ベイズ更新とベイズ推論\n・共役事前分布\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 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＊若干変更になる場合があ ります\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\n\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\n\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講師\nA Suzuki\n筑波大学シス テム情報工学研究科修了、産業技術総合研究所人工知 能研究センターに在籍中。修士(工学)。数理的・生物 的な観点による深層学習モデルの解析、機械学習技術 の実社会応用に関する研究に従事。日本ディープラー ニング協会主催の第１回G検定の成績優秀者表彰、情報 処理学会 山下記念研究賞、IEEE CISJ Young Researcher Awardほ か受賞多数。\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\n\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\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 VOR T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領収書\n【Paypalでお支払いの場合】\nP ayPal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/755641?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR