ニューラルネットワーク・深層学習を理解するための数学入門

2018/11/03(土)13:30 〜 18:30 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
前払い
先着順 9,000円
Paypal支払い
3人 / 定員10人
当日現金払い
先着順 10,000円
現金支払い
1人 / 定員3人
2回目の参加(同じ講座)
先着順 無料 0人 / 定員1人

イベント内容

ニューラルネットワーク・深層学習を理解するための数学入門

概要

ニューラルネットワークや深層学習の理論を学ぶ上で、数学の基礎的な知識は欠かせません。そこで、ニューラルネットワークを理解することに特化した数学基礎講座を開講いたします。

講義内では深層学習の本などでは当たり前のように出てくる概念や記号に的を絞ってわかりやすく解説いたします。具体的には、関数・微分・Σ・多変数関数・勾配降下法による最適化などが取り扱い内容です。

「ニューラルネットワークや深層学習にこれから挑戦したい方」「一度勉強しようとしたが、数学的なところでつまずいて、先に進めなかった方」などに、これから学習を進めていくきっかけとして非常にオススメな内容となっております。

※基本的な計算能力(中学レベル)は本講座を受講するための前提知識とさせていただきます。

講座を通じて得られること

・ニューラルネットワークや深層学習に使われている数学的な基礎知識の習得
・関数・微分・Σ・多変数関数・勾配降下法への理解

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

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カリキュラム

関数編

関数とは
関数の基本性質
1変数関数
多変数関数
添え字付きの数(数列)
Σ演算
微分

微分と最適化編

関数の増減
関数の極大、極小
微分の基本性質
偏微分
合成関数の微分
微分と最適化
勾配降下法

※各項目には演習問題を用意しておりますので、ノートとペンをご用意ください。
※当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

こんな人にオススメ

・これから機械学習・ディープラーニングの動作メカニズムを理解したい方
・数学的な基礎知識を身に付けたい方

講師

藤本 誠
東京工業大学大学院・数理計算科学系所属。大学時代は、数値解析と離散数学を専攻。現在は、非古典論理と計算理論、型理論の研究をしている。

持ち物

・パソコンやタブレットなど講義資料(PDF)を閲覧するのに適したデバイス
・ノートとペン(演習問題を多数用意しております。)

参加費

前払い
9000円

※前払いの方でキャンセルされる場合は、開催日の3日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

当日現金払い
10000円(受付時にお支払いください)

二回目の参加の方
無料

※当講座は二回目のご参加に関しては無料で受け付けております。一回受けたが、途中参加だったために深い理解が出来なかった、もう一度受けて理解を深めたいという要望にお応えするためのものです。是非ご利用ください。
※2回目の参加は一度同じ講座に出席された方に限定します。

領収書について

前払いの方
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。(当社より重複しての領収書発行は行えません)

当日払いの方
講座後のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送付させていただきます。

会場

東京都台東区台東1丁目11番4号 誠心Oビル 3階

アクセス
秋葉原駅より徒歩5分
JR線をご利用の方は昭和通り改札、東京メトロ日比谷線をご利用の方は1番出口が最も近くなっております。

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

お問い合わせ

イベントに関するお問い合わせはinfo@to-kei.netまでご連絡ください。

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。

全人類がわかる統計学とは

統計学の学習サイト、全人類がわかる統計学を運営、管理している団体です。統計学とその関連分野について、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。

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