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3月

24

機械学習・ディープラーニングのための応用数学(多変量解析)

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!

Organizing : スキルアップAI

Registration info

前払い

27000 (Pre-pay)

FCFS
1/10

オンライン

24300 (Pre-pay)

FCFS
0/10

About Prepayment

About Prepayment Contact Info:

(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。
なお、お申込者の都合による日付の変更(振替)も、開催日の4日前までのご連絡に限ります。

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期
  • 2/02(土)09:30〜13:00 情報理論
  • 3/17(日)13:30〜18:30 ベイズ推論のための確率・統計
  • 3/24(日)13:30〜18:30 多変量解析
  • 3/31(日)13:30〜20:00 最適化
【平日】第 12期
  • 3/21(木)13:30〜18:30 ベイズ推論のための確率・統計アドバンス
  • 3/22(金)13:30〜18:30 多変量解析
  • 3/29(金)10:00〜17:30 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、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。

カリキュラム

* データベクトルと偏差ベクトル
* データの代表値
 ー 平均
 ー 分散
 ー 標準偏差
 ー 共分散
 ー 相関係数
* 相関係数の幾何学的意味
* 最小二乗法
* 線形回帰
 ー 単回帰分析
 ー 重回帰分析
* ロジスティック回帰
* 主成分分析
* Pythonでの演習
 ー 線形回帰演習
 ー ロジスティック回帰演習
 ー 主成分分析演習

若干変更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、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

受講に必要なスキル

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

講師

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。

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。)

受付・入場時間

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。

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 機械学習・ディープラーニングのための応用数学(多変量解析).

01/12/2019 12:14

機械学習・ディープラーニングのための応用数学(多変量解析) を公開しました!

Group

スキルアップAI

体系的な人工知能ノウハウを、最前線で活躍する講師陣から直接学べるAI時代の学習コミュニティーです。

Number of events 326

Members 1032

Ended

2019/03/24(Sun)

13:30
18:30

開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません

Registration Period
2019/01/12(Sat) 11:30 〜
2019/03/23(Sat) 22:00

Organizer

Attendees(1)

student_at_connpass

student_at_connpass

機械学習・ディープラーニングのための応用数学(多変量解析) に参加を申し込みました!

Attendees (1)