【初心者歓迎】機械学習のための数学入門【関数・数列編】

概要

機械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、機械学習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。

「機械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

・機械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。

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

※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

稲沢将太
東京大学大学院にて人間環境学を専攻。心理学系の研究に従事。統計学や深層学習系の講座を主に担当する。

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。）

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。当社より重複しての領収書発行は行なっておりません。

【当日現金払いの方】
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。

【Paypal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発行は行えません)

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

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

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。
・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。

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。