TOP

ベイズ推論のための確率・統計

イベント内容

内容概要

最近ゆっくりと脚光を浴び始めているのが「ベイズ推論による機械学習」です。 確率統計学において「最も」重要であると言っても過言ではない「ベイズの定理」を軸として生まれるこの手法は、より高度な確率統計論を駆使し、確率分布のパラメータを「確率的に」予測するという、ディープラーニングとは全く異なる趣を持つ理論です。 ディープラーニングが潜在的に抱える種々の問題を解消するきっかけとなる「ベイズ推論による機械学習」を学ぶために必要な、高度な確率統計の知識をわかりやすくお届けします。

受付・入場時間

開始の10分前から

カリキュラム

* 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

*若干変更なる場合があります。

対象者(受講にあたっての前提知識)

「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

会場へのアクセス方法

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。

講師

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。

当日のお持物

ご自身のノートPC
筆記用具

講座までの準備

【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。

領収書

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)

備考

* 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

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。
2018/08/04(土)
14:00〜19:00
参加者
1人 / 定員10人
会場
スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF1スタジオ
東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル

注目のポジション