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Jul

11

機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座

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 (20h)

99000 (Pre-pay)

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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(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。

Print receipt data:

発行しない (詳しくはこちら)

Description

日程

東京 第15期(全4回)

  • 7/11(土)14:00〜17:30 情報理論
  • 7/18(土)14:00〜19:00 多変量解析
  • 7/25(土)10:00〜17:30 最適化
  • 8/1 (土)14:00〜19:00 ベイズ

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!

講座に含まれるもの

① 対面講義

② 講義資料

この講座で得られること

  • 自力で機械学習の技術書を読み進められるようになります

  • 機械学習モデルのチューニング方針を立てることができます

  • 機械学習モデルの説明を理論的に説明することができるようになります

カリキュラム

DAY1 情報理論

  • 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)

DAY2 多変量解析

  • データベクトルと偏差ベクトル
  • データの代表値
  • 相関係数の幾何学的意味
  • 最小二乗法
  • 線形回帰
  • ロジスティック回帰
  • 主成分分析
  • Pythonでの演習

DAY3 最適化

  • 導入
  • 最小二乗法(回帰直線を例に)
  • 微分の応用
  • 正則化(Lassoを例に)
  • 計算法(勾配法)

DAY4 ベイズ推論のための確率・統計アドバンス

  • 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)

※カリキュラムは変更となる場合があります。

※詳細はこちらをご確認ください。

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

鈴木 藍雅

筑波大学システム情報工学研究科修了、産業技術総合研究所人工知能研究センターに在籍中。修士(工学)。数理的・生物的な観点による深層学習モデルの解析、機械学習技術の実社会応用に関する研究に従事。日本ディープラーニング協会主催の第1回G検定の成績優秀者表彰、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)

  • 筆記用具

【動作環境】 MacOSX 10.9 以上

Windows 8 以上(64bit必須)

メモリ4GB以上必須

※4GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。 メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。

講座までの準備

■「最適化」「情報理論」 特に準備はございません。

■「多変量解析」「ベイズ推論のための確率・統計アドバンス」 最新のAnaconda3-2019.03以降をインストールし、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。

※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします。 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」:開講日の2週間前までに最少催行人数に満たない場合には、講座の開催を中止する場合がございます。中止の際には、開講日の10日前までにメールにてご連絡します 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

個人情報の取り扱いについて

お申込み時にご提供いただいた情報は、イベント受付管理や各種ご案内(サービス・イベント等)に利用させていただきます

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講座.

05/11/2020 11:34

機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座 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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Public

2020/07/11(Sat)

14:00
17:30

Registration has closed

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

Registration Period
2020/05/11(Mon) 11:31 〜
2020/07/08(Wed) 20:00

Location

スキルアップAI株式会社

東京都千代田区神田三崎町3-3-20

Organizer

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