申し込み受付は終了しました
前払い | 35,000円 前払い |
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オンライン受講 | 31,500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。 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。 |
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
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、『最適化』を取り上げます。ディープラーニングをはじめとする多くの機械学習手法は、最適化問題と呼ばれる問題を解けば良いことが知られております(機械学習はなんらかの関数を定義して、それを最適化することがほとんどです)。そのため最適化問題の理論を理解できれば、機械学習の様々な理論を効果的に習得することに繋がります。
本講座では特に、回帰分析やサポートベクタマシンの学習などで現れる「凸最適化理論」に焦点を当て、解説いたします。計5時間の講座の中で、演習問題を交えながら凸最適化の理論を解説し、機械学習のより一層の理解を目指します。
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。
*若干変更になる場合があります。
・微分、線形代数、確率統計については学んだが、最適化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
・最適化を実務に活かしたい方
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
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E資格合格者、2018年度G検定合格者。
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
不要
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。)
スキルアップAI 水道橋オフィス
東京都千代田区神田三崎町3-3-20
VORT水道橋 Ⅱ 5階(旧スカイワードビル)
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。
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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)
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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...
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