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1 4回 X-WR-CALNAME:数学的基礎から学ぶコンピュータビジョン 第1 4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:763392@techplay.jp SUMMARY:数学的基礎から学ぶコンピュータビジョン 第14回 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191217T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191217T213000 DTSTAMP:20260508T082707Z CREATED:20191212T210006Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76339 2?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 用いた決定における E-Step と M-Step の形を導出します。 \n\n\n9\n2019/08/20\n引き続き、教科書の Chapter 7 を学びま す。t 分布のパラメータを決定する EM アルゴリズムを 完結します。また、Factor Analysis について学びます。\n\ n\n10\n2019/09/03\n引き続き、教科書の Chapter 7 を学びます 。Factor Analysis について学びます。\n\n\n11\n2019/09/17\n引 き続き、教科書の Chapter 7 を学びます。Factor Analysis に ついて完結します。\n\n\n12\n2019/10/01\n教科書の Chapter 7 を完結させ、Chapter 8 Regression models へ入ります。\n\n\n13\ n2019/12/12\n最初にこれまでの復習を少し行い、教科書の Chapter 8 Regression models を学習します。\n\n\n14\n2019/12/17\n 教科書の Chapter 8 Regression models を学習します。Bayesian Li near Regression を中心に学びます。\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 Vision: Models\, Learning\, and Inference\n\n参考 図書\n\nINTRODUCTION TO 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 (MPS)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 Samurai\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/763392?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR