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機械学習・ディープラーニングのための数学入門(DAY1 線形代数)

イベント内容

講座名

機械学習、ディープラーニングのための数学入門全3回シリーズ

DAY1 機械学習における線形代数入門

講座内容概要

機械学習、ディープラーニングを本当の意味で学ぶためには、数学の知識が欠かせません。そのことを理解し、学生時代の参考書を引っ張り出して、独学で学び始める方もいるかもしれませんが、闇雲に取り組み始めるには数学の海は広すぎます。

ただご心配いりません、実は、機械学習・ディープラーニングのモデルの原理を理解し、中級レベルの教科書や文献を読みこなせるようになるための知識は限定的で、適切なガイドがあれば、効率的に学習することが可能です。

本講座シリーズでは、それぞれの数学の分野が、「機械学習において、どこの何に使えるのか?」を意識できるように構成しており、短時間で必要な数学要素を学べるカリキュラムとなっています。また、それぞれの講座は独立性をもたせているので、つまみ食いいただいても理解可能です。

数学が苦手な方、高校時代の知識で止まっている方も、受講することで、機械学習を理解するための土台を整え、数学への苦手意識を払拭していただけます。

この講座でみにつくスキル

受講することで

・学生時代に数学を挫折した方でも、線形代数の基礎が理解できるようになります。

・機械学習におけるデータの取り扱い手法で必須である、ベクトルが使いこなせるようになります。

DAY1-DAY3を受講することで

・機械学習においてベースとなっている数学が網羅的に理解できます!

開催日程

開催日時 勉強会名
DAY1 2/4(日) 13:00-16:00 機械学習における線形代数入門
DAY2 2/18(日) 13:00-16:00 機械学習における微分入門
DAY3 2/25(日) 13:00-16:00 機械学習における確率(ベイズ)入門

※一日だけ受講いただいても理解できる内容となっています

※休憩を5分程度挟む予定です

会場

渋谷駅周辺(決まり次第記載いたします)

カリキュラム

・ベクトル
・行列
・ベクトル、行列の演算
・内積と距離
・固有値

※それぞれ、例題、演習を交え進める予定です
※講座内容は変更となる場合があります

受講対象者

中学・高校数学からやり直し、機械学習の理解に繋げたい方

当日のお持物

筆記用具

当日までの事前学習

特になし

定員

10名 先着順

備考

・勉強会内容の撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。

・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。

領収書発行について

領収書は事前にinfo@skillupai.comまでセミナータイトル名と領収書の宛名をご連絡ください。

但し書きは「セミナー代」となります。ご指定の但し書きが必要な場合はその旨もご連絡をお願い致します。

運営団体

https://www.skillupai.com/

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
2018/02/04(日)
13:00〜16:00
参加者
定員10人
会場
渋谷駅周辺(決まり次第記載します)

注目のポジション