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開催日 2020/12/04 (金) 開催地 WEB受講

【Live配信セミナー】

AIを活用するための数学・統計学入門

主催 株式会社 技術情報協会 講師 荒川 俊也 氏 受講料 55,000円   

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★ データを分類・分析・モデル化する、プログラミングを理解するために
開催日時 2020/12/04 (金)     10:30~ 16:30     (受付  10:00 ~ )

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申込み期間  ~ 2020/12/03
主催会社 株式会社 技術情報協会
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定員 30名
受講料 55,000円 (税込/各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください)
開講場所 ZOOMを利用したLive配信
※会場での講義は行いません 

講師
荒川 俊也 氏 講師写真

荒川 俊也 氏

愛知工科大学 工学部 機械システム工学科 教授 博士(学術)

2020年~自動車技術会エレクトロニクス部門委員会幹事,2020年~ヒューマンインタフェース学会論文誌編集委員会委員.2017年~政策研究大学院大学客員研究員,2020年~静岡県工業技術研究所富士工業技術支援センター外部研究員.
カリキュラム、
プログラム
【習得できる知識】
高校レベルであるがAI活用のための基本的な数学・統計学の知識.簡単な数学・統計学の計算技術.

【講座の趣旨】
機械学習を学んでみよう,とか,業務で使ってみよう,として,いざ参考書などを見てみても,計算式が色々出てきて,よく理解できない!という方が,しばしば見受けられます.また,ソースコードを解読しようとしても,なぜこのような計算式なのだろうか?と思うことがあると思います.本講座は,高校レベルの数学をもう一度基本からやり直すことで,機械学習の理解や学習に繋げることを目的とします.

1.AIと数学・統計学のかかわり
 1.1 機械学習とは?
 1.2 AIと機械学習の違い
 1.3 機械学習ひとめぐり
 1.4 AIで必要な知識
 1.5 AIで必要な数学・統計学

2.確率の基本
 2.1 確率
 2.2 試行と事象
 2.3 順列組み合わせ
 2.4 期待値
 2.5 離散確率分布と連続確率分布
 2.6 分散と標準偏差
 2.7 確率密度関数
 2.8 正規分布
 2.9 二項分布
 2.10 ポアソン分布
 2.11 演習

3.ベイズ推定
 3.1 条件付き確率
 3.2 ベイズの定理
 3.3 ベイズ推定
 3.4 最尤推定
 3.5 演習

4.微分・積分の基本
 4.1 極限
 4.2 微分
 4.3 導関数
 4.4 積分
 4.5 微分と積分の関係
 4.6 演習

5.線形代数の基本
 5.1 ベクトル
 5.2 内積
 5.3 行列
 5.4 行列の基本演算
 5.5 行列の性質
 5.6 逆行列
 5.7 固有値と固有ベクトル
 5.8 行列の対角化
 5.9 演習

6.回帰分析
 6.1 相関
 6.2 回帰分析
 6.3 回帰分析とAIとの関係

7. 最適化の基礎
 7.1 最適化問題とは
 7.2 凸最適化問題
 7.3 機械学習における目的関数とは
 7.4 勾配降下法
 7.5 目的関数は凸関数か?

8.まとめ~ここまでの話が,なぜAIに繋がるのか~

【質疑応答】
特典 セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法
1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。
お知らせ ●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円(税込)割引いたします。
2. 大学(教員、学生)、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名(税込)でご参加いただけます。(2名同時申込割引は適用されません)

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など,状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・ セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・ 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・ 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

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