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【10月期 基礎数学シリーズ】機械学習・ディープラーニングのための線形代数

2018-10-13(土)14:00 - 19:00

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

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前払い
21,600円 前払い
前払い・2回目受講(機械学習・ディープラーニングのための線形代数の再受講)
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。

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
10/06(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
10/07(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
10/13(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
10/14(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
  • お得な基礎数学講座セットは、HP からお申し込みを受け付けております。
  • HPでのセットお申し込みは、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する予定です。

応用数学

日程 時間 講義名
10/20(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
10/21(日) 14:00-19:00 ベイズ推論のための確率統計アドバンス
10/27(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
10/28(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

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、線形代数を扱います。線形代数は、理論を記述するための「言語」です。Pythonを使うと効率的に線形代数を扱えますが、本講義では、まず「手で」計算して身につけることを目的とします。機械学習・ディープラーニングの理解に必要な線形代数の分野は限られます。5時間の講座になりますが、演習を多く挟みますので、飽きなく、苦しみながら血肉化のプロセスを楽しんでいただけるかと思います。

またJDLA認定プログラムとして、E資格試験の出題範囲を網羅しているので、受講いただければ、数学出題範囲はクリアーできるように設計しております。

受付・入場時間

開始の10分前から

カリキュラム

・ベクトル
・行列
・行列式
・固有値と固有ベクトル
・対角化、固有値分解

若干変更になる場合があります。

前提知識

不要

対象者

・ML、DLを勉強しようと思うが、数式で躓き読み進められない方
・公式などはわかるが、その基礎・原理をしっかり学びたい方

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。

講師

S Saito

スキルアップAI講師。横浜国立大学卒業。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在ではDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野のアルゴリズム研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度G検定 合格者。

当日のお持物

ご自身のノートPC(あると資料を眺めながら受講いただけます)
筆記用具・紙5枚程度

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

なし

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「機械学習・ディープラーニングのための線形代数」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

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短期間で、実務で使えるAIをマスターするためのスクールです。

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