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【ライブ配信】無料で学べるAI勉強会 第244回:Azure AI Fou...
2026/02/11(水)開催
2/12(木) 19:30- 受講料最大80%OFF ! E資格対応・Re...
2026/02/12(木)開催

| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
前払い | 先着順 | 27,000円(クレジット払い) | 0人 / 定員10人 |
前払い(オンライン受講) | 先着順 | 24,300円(クレジット払い) | 0人 / 定員10人 |
お得な応用数学セットはHPからお申し込み下さい。
https://www.skillupai.com/applied-math
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ため、数式を理解せずにAIを学ぶことはできません。
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。 独学では辛い数学ですが、経験豊富なプロフェッショナルから直接学び、最短距離でスキルを身につけましょう!
今回は、機械学習・ディープラーニングのための「多変量解析」です。 たくさんのデータをもとに現象を予測・分析する技術はディープラーニングだけではありません。その代表例としてデータ間の関連性を解析する回帰分析や、データに内在する本質的情報を抽出する主成分分析などが挙げられます。 本講座では、基礎的な統計学からおさらいし、回帰分析・主成分分析の理論をご紹介します。その後、演習を通じて実践的に手法をご理解いただきます。
開場は開始時刻の10分前です。
10分以上前にお越しになられますと、会場の準備のために外でお待ちいただく場合がございます。ご注意ください。
*若干変更になる場合があります。
・微分、線形代数、確率統計については学んだが、多変量解析についての入門書籍、講座が見つからず困っている方
・定義や定理を見ても、何を言っているのかよくわかず、もっと根本的な理解に到達したい方
・多変量解析を実務に活かしたい方
スキルアップAIの基礎数学「微分・線形代数」および「確率・統計」講座を受講、もしくは修了相当の理解
A Suzuki
筑波大学システム情報工学研究科に在学し、現在は産業技術総合研究所人工知能研究センターに在籍中。数理的・生物的な観点による深層学習モデルの解析、深層学習の医療診断応用に関する研究に従事。第一回ディープラーニングジェネラリスト検定(G検定)成績優秀者表彰、情報処理学会 山下記念研究賞、IEEE CISJ Young Researcher Awardほか受賞多数。
ご自身のノートPC(必須)
【動作環境】 MacOSX 10.9 以上 Windows 7 以上(64bit必須) メモリ4GB以上
不要
Wi-Fi環境はございますが、繋がりにくい場合はご自身のテザリングをご利用ください。(ベストエフォートとなります。)
直接会場にお越しください。 遅刻される場合も直接会場にお越しください。 講義時間中に出席を取ります。
【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)
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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。