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:755643@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:20200118T133000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200118T183000 DTSTAMP:20260423T035928Z CREATED:20191020T010249Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75564 3?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、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・データベクトルと偏差ベクトル\n・デー タの代表値\n\n平均\n分散\n標準偏差\n共分散\n相関係数\ n\n・相関係数の幾何学的意味\n・最小二乗法\n・線形回 帰\n\n単回帰分析\n重回帰分析\n\n・ロジスティック回帰 \n・主成分分析\n・Pythonでの演習\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＊若干変更に なる場合があります\n対象者\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JupyterNoteboo k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 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 】\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/755643?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR