【8月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディープラーニングのための確率・統計 Day1

講座体系

機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開しています。

直近のシリーズ

基礎数学

• お得な基礎数学講座セットは、HP からお申し込みを受け付けております。
• HPでのセットお申し込みは、銀行振込、領収書・請求書・申込書希望にも対応可能です。
• 講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにする予定です。

応用数学

概要

AIに関するほとんどの書籍や学習コンテンツは、数式を用いた説明をしており、数学に苦手意識をもつ方にとっては、難解な分野だという雰囲気を醸しています。

しかし、AI自体が数式で知能を表現しようという試みであるとも言えるため、数学を学ばずにAIを理解することはできません。

スキルアップAIの数学講座は、前提知識不要レベルの基礎数学講座から、機械学習を理解するのに直結する応用数学講座まで、豊富なラインナップで講座を展開しています。

今回は、確率/統計を扱います。尤度関数や誤差関数／損失関数、勾配降下法といった「学習時の最適化問題」の解決のためにはとても重要な分野です。合計10時間で、ML入門書を独学できるベースの知識を、多くの演習問題を通して身につけられるようにプログラムしています。

受付・入場時間

開始の10分前から

カリキュラム

DAY1

• 統計学とは
• 記述統計学と推計統計学
• 母集団と標本
• 質的データ vs 量的データ
• データの視覚化
• 総和記号Σ
• 量的データの中心
• 量的データのばらつき・広がり • 二変数間の関連の強さ
• 確率
• 条件付き確率

DAY2

• 確率変数
• 確率分布
• 確率変数の期待値と分散と標準偏差(意味も)
• ベルヌーイ分布
• マルチヌーイ(カテゴリカル)分布
• 正規分布(1.96σ、中心極限定理など、特に詳しく!) • 指数分布とラプラス分布(紹介だけ)
• 構造化確率モデル(ざっくりと)
• 二項分布と多項分布
• 仮説検定

若干変更になる場合があります。

前提知識

不要

対象者

• これからAIを勉強したい、もしくはML、DLを勉強しているが、確率・統計に自信のない方
• 公式などはわかるが、その基礎・原理をしっかり学びたい方

会場へのアクセス方法

週末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 Saito

スキルアップAI講師。横浜国立大学卒業。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在ではDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野のアルゴリズム研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度G検定 合格者。

当日のお持物

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

講座までの準備

なし

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

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします。