ベイズ推論のための確率・統計

開始の10分前から

* 積分の基本
* 確率変数の期待値、分散、標準偏差
* 代表的な確率分布
 - ベルヌーイ分布
 - マルチヌーイ（カテゴリカル）分布
 - 二項分布
 - ポアソン分布
 - 正規分布
 - ベータ分布
 - ガンマ分布
 - ディリクレ分布
* ベイズの定理の復習
* ベイズ更新とベイズ推論
* 共役事前分布
* 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）
 - ベータ分布によるベルヌーイ分布のパラメータ推定
 - ガンマ分布によるポアソン分布のパラメータ推定
 - 正規分布のパラメータ推定

「微分」「線形代数」「確率統計Day1, Day2」講座を受講もしくは、修了相当の理解をしていること

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、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
スタッフがお迎えに行きます。

ビル館内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。

講座中（休憩時間など）にビル外に外出される際は、スタッフまでお声がけください。
また携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
ビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。

S Mizoguchi

スキルアップAI講師。統計検定一級所持。ハンズフリー音声通信に適した聴覚的品質を損なわない音声強調をテーマに、深層学習と高次統計量分析の観点から、chainer を用いて研究を行っている。東京大学大学院所属。

ご自身のノートPC
筆記用具

【動作環境】
MacOSX 10.9 以上
Windows 7 以上（64bit必須）
メモリ8GB以上必須
※8GB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。
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。


【環境構築について】
Anaconda3-5.0.1以上の事前インストールをいただき、ブラウザでnotebookが表示されるところまでをお願いいたします。
こちらを参考にしてください。
https://goo.gl/FRWrax
※各自で必ず当日までに環境構築のみはお願いいたします。
もし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。

【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