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Feb

2

【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラーニングのための応用数学(情報理論)

Organizing : スキルアップAI

Registration info

前払い

19000 (Pre-pay)

FCFS
4/10

オンライン受講

17100 (Pre-pay)

FCFS
4/10

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(Only shown to attendees.)

Cancel/Refund Policy:

やむを得ずキャンセルされる場合は、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払い戻し致します。以降は払い戻しをできませんのでご注意ください。

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発行しない (詳しくはこちら)

Description

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

【週末】第 11 
* 2/02(土)09:3013:00 情報理論 
* 3/17(日)13:3018:30 ベイズ推論のための確率・統計 
* 3/24(日)13:3018:30 多変量解析 
* 3/31(日)13:3020:00 最適化 

【平日】第 12 
* 3/21(木)13:3018:30 ベイズ推論のための確率・統計アドバンス 
* 3/22(金)13:3018:30 多変量解析 
* 3/29(金)10:0017:30 最適化 

内容概要

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、情報理論を扱います。情報理論は確率統計学の応用範囲である「計算機科学」の一分野であり、事象の曖昧さ、不確実さを定式的に扱うための極めて応用的、実用的な内容を多く含みます。

情報理論はあまりメジャーな分野ではありませんので、「本格的な講座」が開講されることがあまり多くありませんが、本講座では、機械学習関連の書籍、また、日本ディープラーニング協会E資格で出題範囲の情報理論の諸概念について、見た瞬間に「なるほど」と思えるレベルの理解を目指します。

自己情報量/相互情報量/エントロピー/KLダイバージェンスなどなど、機械学習の書籍では頻繁にあらわれる概念を、数式から逃げず、かつ、直感的な意味合いも大切にしながら丁寧に解説します。また、練習問題で「手を動かして」数式に習熟することも取り入れ、「根本的な理解」を目指します。

この講座で得られること

深層学習の世界的名著で入門者必読とされる深層学習 。この「情報理論」の章では、突然「自己情報量」「エントロピー」等の定義だけがあらわれ、意味合いについての明確な説明があまりなされません。

本講義では、基礎的な確率統計学の知識をもとに、情報理論で現れる基本的な定義の「根本的な意味合いを含めて」理解できるスキルを身につける事ができます。また、E資格の問題も無理なくクリアできるスキルが身につきます。

英語版は無料で内容を確認いただけます。
http://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html

受付・入場時間

開場は開始時刻の15分前です。

15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。

カリキュラム

・確率論の復習
・対数関数の復習
・自己情報量
・エントロピー
・2値エントロピー関数
・条件付きエントロピー
・相互情報量
・シャノンの基本不等式
・カルバック・ライブラー情報量(KLダイバージェンス)

*若干変更になる場合があります。

対象者

・微分、線形代数、確率統計については学んだが、情報理論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

・情報理論を実務に活かしたい方

受講に必要なスキル

・基礎的な確率論の知識

・四則演算、Σ記号、関数等の基礎的な数学の知識

・数式を見ても拒絶反応が起こらない気持ち(慣れ)

講師

D Morita

東京工業大学情報理工学院修了。現在大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・保守・運用を担当する。 大学・大学院時代は、心理学・脳科学を専攻し、確率・統計・数理モデリング・機械学習の手法を用いた研究を行う。 大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞

当日のお持物

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

講座までの準備

不要

通信環境に関して

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。)

会場へのアクセス方法

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。

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)

【Stripeでお支払いの場合】 Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より重複しての領収書発行は行えません。

備考

  • 最小遂行人数「4名」:開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトで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。
  • 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます。
  • 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

スキルアップAI 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。

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skillupai

skillupai published 【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラーニングのための応用数学(情報理論).

12/25/2018 11:53

【E資格出題範囲対応】機械学習・ディープラーニングのための応用数学(情報理論) を公開しました!

Ended

2019/02/02(Sat)

09:30
13:00

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2018/12/25(Tue) 11:52 〜
2019/02/01(Fri) 20:00

Location

ベルサール飯田橋ファースト

東京都文京区後楽2-6-1

Organizer

Attendees(8)

AkihikoOgahara

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HidetoOda

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fussa

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student

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t-irie

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sf

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emataru

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