【ご注意ください】（8/20追記）
この度は多くのお申し込みをいただいており、誠にありがとうございます。
Doorkeeperの本ページからもお申し込み、もしくは「キャンセル待ちに登録」ボタンよりご登録をいただいている方がいらっしゃいますが、本講座へのお申し込みはこちら、もしくはこちらのいずれかより行っていただけますよう、重ねてお願い申し上げます。本サイトでお申し込み、もしくはキャンセル待ち登録されても、抽選の対象にはなりません。ご注意ください。

ご案内

2020年2月のE資格取得を目指した『現場で使えるディープラーニング基礎講座』 を受講検討されている方限定で、E資格に対応した応用数学（情報理論）講座を、通常価格 ¥20,000 のところ、今回特別に無料にて受講いただけます。

席数に限りがあるので抽選でのご参加となりますが、この機会に圧倒的にわかりやすいと評判の講座で情報理論をマスターし、E資格合格に繋げていただければと思います。

その他講座日程のご案内

現場で使えるディープラーニング基礎講座

• 東京 第9期　9/13（金）開講！
• 東京 第10期　9/15（日）開講！
• 東京 第11期　10/15（火）開講！
• 東京 第12期　11/2（土）開講！
• 大阪 第4期　10/13（日）開講！

東京 第14期応用数学講座シリーズ

• 11月頃開講予定！「最適化」「ベイズ推論のための確率・統計アドバンス」「情報理論」「多変量解析」

※ 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

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。
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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、情報理論を扱います。情報理論は確率統計学の応用範囲である「計算機科学」の一分野であり、事象の曖昧さ、不確実さを定式的に扱うための極めて応用的、実用的な内容を多く含みます。

情報理論はあまりメジャーな分野ではありませんので、「本格的な講座」が開講されることがあまり多くありませんが、本講座では、機械学習関連の書籍、また、日本ディープラーニング協会E資格で出題範囲の情報理論の諸概念について、見た瞬間に「なるほど」と思えるレベルの理解を目指します。

自己情報量／相互情報量／エントロピー／KLダイバージェンスなどなど、機械学習の書籍では頻繁にあらわれる概念を、数式から逃げず、かつ、直感的な意味合いも大切にしながら丁寧に解説します。また、練習問題で「手を動かして」数式に習熟することも取り入れ、「根本的な理解」を目指します。

この講座で得られること

深層学習の世界的名著で入門者必読とされる深層学習 。この「情報理論」の章では、突然「自己情報量」「エントロピー」等の定義だけがあらわれ、意味合いについての明確な説明があまりなされません。

本講義では、基礎的な確率統計学の知識をもとに、情報理論で現れる基本的な定義の「根本的な意味合いを含めて」理解できるスキルを身につける事ができます。また、E資格の問題も無理なくクリアできるスキルが身につきます。

英語版は無料で内容を確認いただけます。
http://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html

【ご注意ください】本講座へのお申し込みはこちらよりお願いいたします（本サイトでお申し込みされても、抽選の対象にはなりませんのでご注意ください）

カリキュラム

・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）

＊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、情報理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

・情報理論を実務に活かしたい方

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）

【ご注意ください】本講座へのお申し込みはこちらよりお願いいたします（本サイトでお申し込みされても、抽選の対象にはなりませんのでご注意ください）

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

不要

通信環境に関して

ご自身のテザリングをご利用ください

会場へのアクセス

会場は変更となりました（9/4）

【ご注意ください】本講座へのお申し込みはこちらよりお願いいたします（本サイトでお申し込みされても、抽選の対象にはなりませんのでご注意ください）

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

本講座は無料講座のため、対応しておりません。

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

【ご注意ください】本講座へのお申し込みはこちらよりお願いいたします（本サイトでお申し込みされても、抽選の対象にはなりませんのでご注意ください）

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