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8月

4

機械学習・ディープラーニングのための応用数学(ベイズ推論のための確率・統計)

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 (5h)

29160 (Pre-pay)

FCFS
1/10

オンライン

26244 (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(12%)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。

領収データの発行:

発行しない (詳しくはこちら)

Description

機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座:日程のご案内

東京 第13期

  • 7/21(日)13:30〜20:00 最適化
  • 7/28(日)09:30〜13:00 情報理論
  • 8/04(日)12:30〜17:30 ベイズ推論のための確率・統計アドバンス ← 本ページはこちらの講座のご案内となります
  • 8/10(土)12:30〜17:30 多変量解析

※ 同日程でオンライン講座も同時開催いたします

※ 応用数学講座は、セット(全4回)でお申し込み頂きますとお得になっております。セット申込の場合はホームページからお願いいたします

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、最近ゆっくりと脚光を浴び始めている「ベイズ推論による機械学習」です。 確率統計学において「最も」重要であると言っても過言ではない「ベイズの定理」を軸として生まれるこの手法は、より高度な確率統計論を駆使し、確率分布のパラメータを「確率的に」予測するという、ディープラーニングとは全く異なる趣を持つ理論です。

ディープラーニングが潜在的に抱える種々の問題を解消するきっかけとなる「ベイズ推論による機械学習」を学ぶために必要な、高度な確率統計の知識をわかりやすくお届けします。

カリキュラム

・積分の基本

・確率変数の期待値、分散、標準偏差

・代表的な確率分布

  • ベルヌーイ分布
  • マルチヌーイ(カテゴリカル)分布
  • 二項分布
  • ポアソン分布
  • 正規分布
  • ベータ分布
  • ガンマ分布
  • ディリクレ分布

・ベイズの定理の復習

・ベイズ更新とベイズ推論

・共役事前分布

・ベイズ推論によるパラメータの推定(ハンズオンを交えて)

  • ベータ分布によるベルヌーイ分布のパラメータ推定
  • ガンマ分布によるポアソン分布のパラメータ推定
  • 正規分布のパラメータ推定

*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、ベイズ推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

  • ベイズ推論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

S Akematsu

東北大学理学部数学科卒業。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。著書 線形空間論入門 。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う。

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

最新のAnacondaをインストールし、ブラウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に準備お願い致します。こちらを参考にしてください。 

  • 各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします

  • もし環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内いたします

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

スキルアップAI 水道橋オフィス(JR水道橋駅西口より徒歩2分)

東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階

  • 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

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

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「10名」:開催日の7日前までのお申し込み状況により開講を判断いたします。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(ベイズ推論のための確率・統計).

07/12/2019 07:34

機械学習・ディープラーニングのための応用数学(ベイズ推論のための確率・統計) を公開しました!

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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。

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Ended

2019/08/04(Sun)

12:30
17:30

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
2019/07/12(Fri) 07:34 〜
2019/08/02(Fri) 21:00

Location

スキルアップAI 水道橋オフィス  VORT水道橋Ⅱ 5階

東京都千代田区神田三崎町3-3-20

Organizer

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tkhsd

tkhsd

機械学習・ディープラーニングのための応用数学(ベイズ推論のための確率・統計)に参加を申し込みました!

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