秋の陣【8月期 応用数学シリーズ】機械学習・ディープラーニングのための最適化

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

応用数学

• お得な応用数学講座セットは、HP からお申し込みを受け付けております。
• HPからのセットでのお申し込みは、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。

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、『最適化』を取り上げます。

ディープラーニングをはじめとする多くの機械学習手法は、最適化問題と呼ばれる問題を解けば良いことが知られております（機械学習はなんらかの関数を定義して、それを最適化することがほとんどです）。そのため最適化問題の理論を理解できれば、機械学習の様々な理論を効果的に習得することに繋がります。

本講座では特に、回帰分析やサポートベクタマシンの学習などで現れる「凸最適化理論」に焦点を当て、解説いたします。計5時間の講座の中で、演習問題を交えながら凸最適化の理論を解説し、機械学習のより一層の理解を目指します。

受付・入場時間

開始の10分前から

カリキュラム

０．導入

凸最適化とは
機械学習での最適化問題の例
最適化問題とその用語
凸集合・凸関数
凸最適化問題

１．最小二乗法（回帰直線を例に）

目的関数の導出
正規方程式
最小二乗法の幾何学的意味*
最小二乗法の数値計算法*

２．凸２次計画問題（サポートベクタマシンを例に）

目的関数・制約条件の導出
ラグランジュ関数
KKT条件
サポートベクタマシンの性質の考察*
双対理論*

３．正則化（Lassoを例に）

元々のモチベーション
l0/l1, l2正則化

４．計算法（勾配法）

勾配法の導出
確率的勾配降下法
ニューラルネットワークの学習（凸でない最適化問題への応用）

*は時間の都合上、割愛させていただく可能性があります。

対象者

・微分や行列を計算し、機械学習の手法をより理解したい方

・ライブラリのパラメータの意味を理論的に理解したい方

前提知識

・スキルアップAIの講座「微分」・「線形代数」を受講していること。

・もしくは、修了相当の知識を有していること（カリキュラムの項目を見てご確認くださいhttps://www.skillupai.com/math）

会場へのアクセス方法

アイテック阪急阪神株式会社 本社

〒553-0001　大阪市福島区海老江1丁目1番31号 阪神野田センタービル

阪神野田駅、地下鉄千日前線野田阪神駅又はJR東西線海老江駅から徒歩約2分

※ビルへの入り方はこちらをご参照ください。

※ビル正面玄関でスタッフが待機しております。入館時に出席をとらせていただきます。

講師

K Wakasugi

東京工業大学大学院総合理工学研究科修了。某大手メーカに勤務。2013年からデータ分析業務に従事し、社内外含め30案件以上を担当、機械学習を活用した予測アルゴリズム・予測アプリケーションから、予測結果を活用したAIシステムまでを幅広く開発している。

当日のお持物

ご自身のノートPC

筆記用具

通信環境に関して

基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。（現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応されております）

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

• 2回目受講枠に関しましては、過去に同じ分野の講座を受講された方のみ、お申し込みが可能です。受講履歴を確認させていただきます
• 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。