Doorkeeper

【8月期 応用数学シリーズ】ベイズ推論のための確率・統計アドバンス

2018-08-26(日)14:00 - 19:00 JST

スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF1スタジオ

東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル

申し込む

申し込み受付は終了しました

今後イベント情報を受け取る

前払い 27,000円 前払い
前払い・2回目の受講(ベイズ推論のための確率・統計アドバンスの再受講) 3,000円 前払い
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。

詳細

講座体系

機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開しています。

シリーズ 分野 前提知識
基礎数学シリーズ 微分、線形代数、確率統計 不要
応用数学シリーズ 多変量解析、ベイズ推論のための確率統計アドバンス、最適化、情報理論 基礎数学シリーズの指定の講座修了レベル

直近のシリーズ

基礎数学

日程 時間 講義名
8/11(土) 14:00-19:00 機械学習・ディープラーニングのための微分基礎
8/12(日) 14:00-19:00 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計DAY1
8/18(土) 14:00-19:00 機械学習・ディープラーニングのための線形代数
8/19(日) 14:00-19:00 機械学習・ディープラーニングのための確率・統計DAY2

応用数学

日程 時間 講義名
8/25(土) 14:00-19:00 機械学習・ディープラーニングのための多変量解析
8/26(日) 14:00-19:00 ベイズ推論のための確率統計アドバンス
9/01(土) 14:00-20:30 機械学習・ディープラーニングのための最適化
9/02(日) 14:00-17:30 機械学習・ディープラーニングのための情報理論
  • お得な応用数学講座セットは、HP からお申し込みを受け付けております。
  • HPからのセットでのお申し込みは、銀行振込、領収書・請求書・申込書希望にも対応可能です。
  • 講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにしました。

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とも言えるため、数学を学ばずにAIを理解することはできません。

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。

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。

受付・入場時間

開始の10分前から

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

*若干変更なる場合があります。

対象者(受講にあたっての前提知識)

「微分」「線形代数」「確率統計Day1, Day2」講座を受講もしくは、修了相当の理解をしていること。

講師

D Maruo
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻修了。専門は量子力学。量子力学の数値シミュレーションの結果を解釈するうちに、データ分析に興味を持ったため、データ分析の道を歩むことに。
現在LINE株式会社にてデータ分析業務に従事。好きなデータは時系列。嫌いなデータはクライアントログ。

会場へのアクセス方法

週末はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前より随時内側から開錠いたします。
ビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します。
https://imgur.com/a/XteLG

遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
スタッフがお迎えに行きます。

ビル館内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。

講座中(休憩時間など)にビル外に外出される際は、スタッフまでお声がけください。
また携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
ビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。

当日のお持物

ご自身のノートPC
筆記用具

通信環境に関して

基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。(現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応されております)

講座までの準備

【動作環境】
MacOSX 10.9 以上
Windows 7 以上(64bit必須)
メモリ8GB以上必須
※8GB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。

【環境構築について】
Anaconda3-5.0.1以上の事前インストールをいただき、ブラウザでnotebookが表示されるところまでをお願いいたします。
こちらを参考にしてください。
https://goo.gl/FRWrax
※各自で必ず当日までに環境構築のみはお願いいたします。
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します。

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)

備考

  • 2回目受講枠に関しましては、過去に同じ分野の講座を受講された方のみ、お申し込みが可能です。受講履歴を確認させていただきます
  • 長時間ですので、ところどころ休憩を挟みます
  • 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

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。

コミュニティについて

スキルアップAI

スキルアップAI

開催しているAI関連イベント・セミナー  スキルアップAIでは多くの人にAIに興味を持ってもらい、学び、実践いただくことを目的に、数多くの無料イベントを含めた講イベントやセミナーを開催しています。  AIの技術や現場での活用に関すること、JDLAのE資格/G検定に関すること、AI人材のキャリアに関することなど様々なテーマを取り扱っています。 AI人材の必要性  世の中には、AIの導入...

メンバーになる