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 数学講座 X-WR-CALNAME:機械学習・ディープラーニングのための応用 数学講座 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:775139@techplay.jp SUMMARY:機械学習・ディープラーニングのための応用数学 講座 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200711T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200711T173000 DTSTAMP:20260420T110647Z CREATED:20200319T003148Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/77513 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n日程\n東京 第15期（全4回）\n\n7/11（土）14:00〜17:30 情報理論\n7/18（ 土）14:00〜19:00 多変量解析\n7/25（土）10:00〜17:30 最適化 \n8/1 （土）14:00〜19:00 ベイズ\n\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講座に含まれるもの\n①　対 面講義\n②　講義資料\nこの講座で得られること\n\n\n自 力で機械学習の技術書を読み進められるようになりま す\n\n\n機械学習モデルのチューニング方針を立てるこ とができます\n\n\n機械学習モデルの説明を理論的に説 明することができるようになります\n\n\nカリキュラム\ nDAY1　情報理論\n\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\n２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\nDAY2　多変量解析\n\nデータベクトルと偏差ベクト ル\nデータの代表値\n相関係数の幾何学的意味\n最小二 乗法\n線形回帰\nロジスティック回帰\n主成分分析\nPytho nでの演習\n\nDAY3　最適化\n\n導入\n最小二乗法（回帰直 線を例に）\n微分の応用\n正則化（Lassoを例に）\n計算 法（勾配法）\n\nDAY4　ベイズ推論のための確率・統計 アドバンス\n\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※カリ キュラムは変更となる場合があります。\n※詳細はこ ちらをご確認ください。\n受講に必要なスキル\n\n\n基 礎的な確率論の知識\n\n\n四則演算、Σ記号、関数等の 基礎的な数学の知識\n\n\n数式を見ても拒絶反応が起こ らない気持ち（慣れ）\n\n\n講師\n鈴木 藍雅\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 Awa rdほか受賞多数。\n当日のお持物\n\n\nご自身のノートPC （必須）\n\n\n筆記用具\n\n\n【動作環境】\nMacOSX 10.9 以 上\nWindows 8 以上（64bit必須）\nメモリ4GB以上必須\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■「最適化」「情報理論」\n特 に準備はございません。\n■「多変量解析」「ベイズ 推論のための確率・統計アドバンス」\n最新のAnaconda3-2 019.03以降をインストールし、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。\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 だければご案内します。\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」：開講日の2週間前までに 最少催行人数に満たない場合には、講座の開催を中止 する場合がございます。中止の際には、開講日の10日 前までにメールにてご連絡します\n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個人情報の取り扱いに ついて\nお申込み時にご提供いただいた情報は、イベ ント受付管理や各種ご案内（サービス・イベント等） に利用させていただきます\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、inf o@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/775139?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR