機械学習・ディープラーニングのための数学（微分）入門

開始の10分前から

* 講座のゴール共有
* 機械学習における微分
* 微分その前に
　－ 関数
　－ 様々な関数
　－ n乗
　－ Σ
* 極限と微分の定義・本質
　－ 平均変化率
　－ 極限
　－ 微分係数の公式
　－ 二項定理（順列・組み合わせ）
　－ 導関数と増減表
　－ 様々な関数の微分
* 微分の応用
　－ 様々な関数の微分
　－ 合成関数の微分
　－ 積と商の微分
　－ n回微分による極大/極小
　－ 偏微分
* 機械学習での微分利用
　－ 最小2乗法
　－ 勾配降下法

・なぜML、DLに微分が必要なのかを知りたい方
・ML、DLを勉強しているが、微分に自信のない方
・これからAIを勉強したいが、微分を先に身につけたい方

土曜日はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前より随時内側から開錠いたします。
ビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します。
https://imgur.com/a/XteLG

遅刻される方は、入り口に着かれましたら、info@skillupai.comまでご連絡ください。
スタッフがお迎えに行きます。

M Mizutani
東京工業大学生命理工系大学院にて、魚類淡水順応に関わるホルモンの研究(ビッグデータとしての遺伝子情報の解析)を行う傍、数学講師を務める。

S Akematsu
東北大学理学部数学科卒業。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。著書 線形空間論入門 。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う

ご自身のノートPC（あると資料を眺めながら受講いただけます）
筆記用具・紙5枚程度

なし

【Paypalでお支払いの場合】
PayPal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)

* 長時間ですので、ところどころ休憩を挟みます
* 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
* 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
* 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