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「人工知能や機械学習に興味はあるけれど、数学に抵抗がある・・・」
「数学は1度勉強したけれど、忘れてしまっているので改めて振り返っておきたい!」
「アルゴリズムを理解してしっかり機械学習を学びたい!」
という方におすすめのセミナー。
PC実習を通じて機械学習に必要な数学の知識を1日で習得できます!!

【PC演習】人工知能(AI)、機械学習で使える数学入門
〜数学に苦手意識がある方も学び直したい方もこれで安心〜

講師

SAI-Lab株式会社 代表取締役 博士(物理学) 我妻幸長 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。
https://sai-lab.co.jp
東北大学大学院理学研究科修了。理学博士(物理学)。
興味の対象は、人工知能(AI)、人工生命(ALife)、シンギュラリティなど。
オンライン教育プラットフォームUdemyで、2.5万人以上にAIを教える人気講師。
エンジニアとして、VR、ゲーム、SNSなどジャンルを問わず様々なネイティブアプリを開発し、数々の技術関連イベントに登壇。
著書に、「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」(翔泳社)「はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」(SBクリエイティブ)。共著に「No.1スクール講師陣による 世界一受けたいiPhoneアプリ開発の授業」(技術評論社)。

■専門および得意な分野・研究
人工知能(AI)、ディープラーニング

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日時・会場・受講料

●日時 2019年12月6日(金) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名55,000円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき44,000円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は31,350円(税込(消費税10%))。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
近年では、アルゴリズムを理解しなくても機械学習を行うことが可能になりました。
しかしながら、真に機械学習を理解するためには、数学とプログラミング言語を利用してアルゴリズムを基礎から理解する必要があります。
手を動かしながら体験ベースで学ぶので、人工知能を学びたいけど数学に敷居の高さを感じる方に特にお勧めです。
本講座では、紙と鉛筆ではなく文書処理システムのLaTeXのコードにより数式を記述します。これにより、複製可能で見栄えの良い数式を手軽に記述することが可能になります。
学校において学ぶ数学とは異なるアプローチなので、学生時代に苦手意識を持った方でも大変理解しやすい講座となっております。

※本セミナーは書籍「Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識」を使用して行います。当日、受講者全員に配布致します。
※実習で使用するPCは弊社でご用意致します。

■受講対象者
・初めて人工知能や機械学習について学習する方
・人工知能や機械学習に興味はあるが、数学に苦手意識や抵抗がある方
・用語の意味など、基礎から学習したい方
・Pythonを通じて、数学を学習したい方
など

■受講後、習得できること
・人工知能に必要なPythonの基礎
・人工知能に必要な数学の基礎
・ニューラルネットワークの基礎
・ディープラーニングの基礎

■講演中のキーワード

・ディープラーニング
・深層学習
・人工知能
・AI
・機械学習

セミナー内容

Pythonの基礎
 ・Python(プログラミング言語)の基礎
 ・Numpyの基礎(Pythonで数値計算をする際に使用)
 ・Matplotlibの基礎(Pythonでグラフ描画をする際に使用)

数学の基礎
 ・変数/定数
 ・関数
 ・累乗と平方根
 ・多項式
 ・関数
 ・三角関数
 ・総和と総乗
 ・LaTeXの基礎

線形代数
 ・スカラー、ベクトル、行列、テンソル
 ・ベクトルの内積とノルム
 ・行列の積
 ・転置
 ・行列式と逆行列
 ・線形変換
 ・固有値と固有ベクトル

微分
 ・極限と微分
 ・連鎖律
 ・偏微分
 ・全微分
 ・多変数合成関数の連鎖率
 ・ネイピア数と自然対数

確率・統計
 ・確率の概念
 ・平均値と期待値
 ・分散と標準偏差
 ・正規分布
 ・共分散
 ・相関係数
 ・尤度
 ・情報量
 ・条件付き確率とベイズの定理

人工知能(AI)への応用

 ・ニューラルネットワークとバックプロパゲーション
 ・学習の仕組み
 ・学習の実装

質疑応答

セミナー番号:AA191262

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