BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会_演習分厚版_ 0411 X-WR-CALNAME:IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会_演習分厚版_ 0411 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:812181@techplay.jp SUMMARY:IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会_演習分厚版_0411 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210411T110000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210411T170000 DTSTAMP:20260405T133748Z CREATED:20210320T062730Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81218 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nIoT寺子屋： 深層学習の数学勉強会　土日演習分厚版　\n\n【今回は マイコンボードも部品もないハンズオン＝基本ノート に鉛筆で】\nただし、最後にちょっとエクセル使った 演習をしますのでパソコンお持ちください\n\n【習得ス キル】\n\n・AIの学習の動作原理を数式できちんと理解 します。\n　（FNN\,CNN\,RNNすべてに共通なこと）\n\n・AI の論文がとりあえず読めるようになる（目標）\n\n前提 知識は高校の数学をだいたい思い出せるくらいです\n 最近は高校で行列の計算ををやらないようなのでそこ はしっかりご説明する予定\n【実習アジェンダ】\n■Tim eスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n11:00 - 11:30\n受付\ n\n\n11:30 - 11:50\nフィジカルコンピューティング　・フ ィジカルコンピューティングとは何か？　・AI・ビッ グデータ・IoTの関係　・非構造データの活用の現在　 ・センサーデータがもたらす可能性　・本日の講座の カバー範囲\n\n\n11:50 - 12:10\n確率分布・情報量とシャノ ンの符号化・クロスエントロピー・KL情報量\n\n\n12:10 - 12:30\n６面体サイコロと８面体サイコロを使ったKL情報 量の計算実験\n\n\n12:30 - 13:30\nお昼休憩　（近くのコン ビニでご休憩や会場のお店でのランチもOKです\n\n\n13:30 - 14:00\n偏微分・行列の計算\n\n\n13:30 - 14:00\n偏微分・行 列の計算の演習\n\n\n14:00 - 14:50\nAIの推論（順伝搬）\n\n\ n14:50 - 15:00\n休憩\n\n\n15:00 - 16:30\nAIのパラメータ補正の 一連の手続きとそれを支える基本的な考え 　・オンラ イン学習/オフライン学習/ミニバッチ学習の考え方　 ・確率的勾配降下法　・誤差逆伝搬法\n\n\n16:30 - 17:00\nI ntelFPGAの紹介。BNNアルゴリズムの概説\n\n\n\n※一応17:00 まで場所は確保できています\n\n\n場所は銀座線田原町 駅の目の前、こんな時期にふらつくのもどうかと思い ますが、浅草めぐりを兼ねていらっしゃいませんか\n 【配布物】\n•講習資料（紙ベース。カラーで図解し た資料と白黒の問題集のようなもの）※資料は手書き ノートも含みます。\n　ノートのもととなった本もあ りますので受講者にはご紹介します。\n　お持ちの方 は持ってきていただけるといいかもしれません（なく てもいいようにしています）\n\n【参加者にお持ちいた だくもの】\n•ノートと鉛筆\n\n【テーマ選定のポリシ ー】\n\nIoT寺子屋は普段電子工作でガジェットを作るハ ンズオン提供してます。\nしかしながらセンサーデー タ集めてくるだけではなかなか有益な仕事ができない と考えます。\n\n学習済みのAIモデルが自由に落として きて使えるという今日このごろ\nAIを組み込みエッジに 乗せてなんかつくるということがまさに現実化してき ました\nしかも大企業でなくても個人でできる・・・ そんな時代\n\nさてオリジナルなアイデアをAIの分類器 にかけようとすると\nどうしても学習をさせる必要が 出てきます\n\nどうやってデータを作るんだろう・・・ どうやって学習させるんだろう・・・\n\nこのAIの数学 は教師データはそろってるものだと思ってパラメータ 調整を進める\nロジックを学びつくす内容です\n\n\n\nい ままで寺子屋いらした方は知ってらっしゃると思いま すが\nほんとに解説しつくすので\n電子工作しないひと にも十分にまなんでもらうことがあります。\n\nKerasで1 行・・・・でないＡＩをきちんと学ぼう・・・・とい う趣旨です。\n\nしっかり理解していただけるように説 明していきます。\n後半の逆誤差伝搬が深層学習の本 質です。・・・がAIの会社の人間でもうまく説明でき ない人がいます。\nこれをきちんと理解すると自分で 深層学習のコードが組めると思います。\n\nなお直近で FPGAボードの使い方入門勉強会を予定しています\n\n【 開催条件のご説明】\nオンラインの開催も考えたので すが、やはり聞いてくれてる方の顔色見て伝わってる のかなとかわからないと怖い\n何人かもう開催されな いのかと問い合わせもあり、3人以上の参加者いれば実 施します。\n大部屋（１０人まで可をMAX６名で実施） で密を避けるつもりです。\n\n人数制限してるので単価 が上がってしまいます。申し訳ございませんがこれで よろしくお願いします。\nE-検定の講座何日も聞く前に 聞きたかったといってくださる方もいてその方たちの 感想は内容の割に格安とのこと\nよろしく検討お願い します\n\n4/5日まで様子みて3人いないと（お店にキャ ンセル無料でかけられるので）開催されません・・・\ n（どたどたーっとキャンセルされるとリスクこわいの でごめんなさい。）\n\n【講師自己紹介】\n大邦将猛（ おおくにまさたけ）　生産管理/在庫管理コンサルタン ト。技術士（経営工学）。\n\n京都大学工学部/大学院 工学研究科卒業。（専攻　原子核工学。学部と修士課 程）\n大手製造業で生産工程の研究員５年　ベンチャ ーITベンダー６年（半年スウェーデン在住勤務）　\nコ ンサルティングファーム３年（一年オランダ在住勤務 ）　大手ITベンダー１０年勤務\n\n数学は趣味で卒業後 もこつこつ問題解いたりしてます。\n学生時代に一番 頑張った勉強は量子力学や場の量子論といった物理学 です。卒論や修士論文も核物理学の内容(QED/QCD)でした 。\n（微積線形代数やテンソル、量子力学の勉強会も 考えたのですが、\n　すでにたくさんあるしすぐに仕 事で役立つように思えないのでこんな内容にしてます ）\n\n数学と物理については塾などで難関目指す生徒用 のコースから、中学生補習講座まで担当していた経験 があります。\n教え方がうまいかどうか・・・わかり ませんが、東大などの難関に受かった生徒もいるし、\ n躓いた人が何がわかってないかを判断できると思いま すのでハンズオンをコーチャー的にできればと思いま す。\n\n\n【お問い合わせ】\n当ページの問い合わせ先 リンクからお願いします。\n当日道に迷った場合はお 店への電話もOKです＾＾ LOCATION:レンタルスペース＆カフェ　なごむ 東京都台東 区寿2丁目10番11号(仙石ビル3F) URL:https://techplay.jp/event/812181?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR