※もし参加できない日程がございましても、後ほど動画と資料を配布いたしますのでご安心ください。

※資料や動画に視聴期限はありません。無期限で見ることが可能です。

※動画は当日の講義を撮影したものではなく、別途動画講座用に撮ったものを配布いたします。動画として見やすいよう、編集がされています。

日程

• 毎週土曜日、19:30~22:00

タイトル	日程	内容
Day1	4月4日	関数・数列
Day2	4月18日	微分
Day3	4月25日	線形代数基礎
Day4	5月2日	線形代数中級
Day5	5月9日	情報理論

概要

本コースは株式会社AVILENが提供するE資格認定プログラムの基礎講座にあたります。

E資格とは、日本ディープラーニング協会が認定するAIエンジニアの資格です。
資格取得には協会が認定したプログラムのいずれかを受ける必要があり、最新の試験においてAVILENは認定プログラムの中でも突出した 合格率94.4% を達成しました！

今回開講する基礎コースは下記の5つです。

全てのコースをご受講する場合は、全部セットとしてお得な値段で販売しておりますので 機械学習のための基礎マスターコース からお申し込みください。（オンラインのみ）

• 【全5回】機械学習のための数学マスターコース（※このページからお申し込みが可能です）
• 【全2回】機械学習のための統計学マスターコース
• 【全6回】機械学習のためのPythonマスターコース
• 【全4回】データ分析・機械学習マスターコース
• 【全5回】ディープラーニングマスターコース

弊社のE資格認定プログラムについてはこちらでご案内しております。

• E資格認定プログラム

機械学習のための数学マスターコース 詳細

本コースは機械学習・ディープラーニングに必要な数学を習得するためのコースです。

なぜ数学を学ぶのか？

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。

機械学習のベースである数学を理解することで、「なぜ機械学習がこのような結果になったのか？」「この結果は妥当なのか？」といった点が明確になり、機械学習をスムーズに学ぶことができるようになるでしょう。

例えば、機械学習ではあるデータを使う目的に合わせて変換することがしばしばあります（画像データ→数値データなど）。この時、本講座でも学ぶ「行列」に関わる分野の計算を用います。

数学を理解することで、こうした機械学習の処理を的確にこなせるようになるのです！

どのように数学を学ぶのか？

本コースは5日間のプログラムを通じて、機械学習に必要な数学を体系的に学んでいきます。

学べることは幅広く一次関数のような基礎的ことから始まり、KLダイバージェンスのような発展的な内容にまでに及びます。

また、コースは最先端の現場で働くデータサイエンティストが監修しており、その内容が高品質な講座であることはE資格合格率の高さによって裏付けされています。

受講前は高校数学を忘れてしまっていた人も、受講後はすらすらと機械学習本の数式を読める状態を目標に是非ご参加ください！

「機械学習にこれから挑戦したい！」
「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……」
「機械学習の論文を数式に詰まらずに読めるようになりたい！」

そのような方にとって、機械学習に必要な数学をゼロから学ぶために非常にオススメの講座です。

詳しいカリキュラムにつきましては下記をご覧ください！

※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。

内容

Day1【関数・数列】

• 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

Day2【微分】

• 微分とは
• 関数の増減
• 1変数関数の微分
• 合成関数の微分と連鎖律
• 多変数関数の偏微分
• 勾配法・最急勾配法

Day3【線形代数基礎】

• 線形代数の説明
• スカラー、ベクトル、行列
• 行列の演算
• 行列の割り算(逆行列)
• 単位行列
• 行列のサイズについて

Day4【線形代数中級】

• 基礎の復習
• ノルム
• 主成分分析
• 固有値問題
• 特異値分解

Day5【情報理論】

• 確率変数
• 期待値・分散・共分散
• 周辺確率
• 条件付き確率と独立
• ベイズ則
• 情報量
• シャノンエントロピー
• KLダイバージェンス
  ※ 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

• 機械学習・ディープラーニングの理論を理解したい方
• 数学的な基礎知識を身に付けたい方
• E資格に興味のある方
• 機械学習の本を読んでいて「もっとちゃんと数学を勉強すればよかった...」と後悔した方
• 機械学習の論文を読んでいて数式に戸惑った方
• 「とりあえずそれっぽい結果が出ればOK！」状態から脱却したい方

こんな人はあまりオススメではありません

• 上記のカリキュラムを理解している方
• 高度な数学知識を求めている方

事前準備・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。）

講師

• Day1, Day4

齊藤航
大学時代は物理化学を専攻。高分子の温度による挙動変化を解析し、国際学会誌に論文が掲載された実績を持つ。現在はデータサイエンティストとして銀行のシステム開発に携わっている。AVILENでは機械学習に関する数学やデータ分析の講座を中心に講師を担当する。

• Day2, Day3, Day5

野口大輝
タンパク質における時系列データの解析手法を研究をしている。特に主成分分析などのクラスタリングに従事。統計学、最適化モデル、種々のサンプリング手法などに精通。

contact@avilen.co.jpまで、下記情報を記載の上、メールをお願いします。

・お名前
・ご希望の講座名
・その他

• 前日18:00までに振り込みが確認できない場合、キャンセル扱いとなります。

請求書・領収書が必要な方へ

【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。

【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。

【上記以外で請求書・領収書発行をご希望の方】
contact@avilen.co.jpまで、下記情報を記載の上、メールをお願いします。折り返しこちらから、ご連絡いただいたアドレスまで振込先をお知らせいたしますので、講座の前日18:00までにお振り込みをお願いいたします。

お振込みが確認できない場合、キャンセル扱いとなりますので、十分にご注意ください。

・宛名
・ご希望の講座名
・ご担当者名（必要であれば）
・件名（希望なければ「セミナー受講料」、別途細目は記載あり）
・その他(ご質問やご要望など)

受付・入場時間

開始の10分前から入場が可能になります。

※お待ちいただく場所がございませんので、早く着きすぎることのないようにお気を付けください。また、開始の5分前までのご入場にご協力をお願いいたします。
※途中参加も可能です。その際、事前連絡は不要です。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。

初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

お問い合わせ

• メールでのお問い合わせは、contact@avilen.co.jp　までご連絡ください。
• こちらで⇨LINE公式アカウント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。
• 前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE公式アカウント（推奨）にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4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。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。
統計学や機械学習を、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。