ほとんどの機械学習・ディープラーニングの書籍や学習コンテンツは、数式やアルゴリズムを用いた説明をしており、数学から遠ざかってしまった方が読み進めるのが難しく、難解な分野だという雰囲気を醸しています。ありもののライブラリやAPIを使えば、機械学習・ディープラーニングでそれなりのものは作れる世の中になりつつあります。ML/DLで扱うアルゴリズムの理解に不可欠な数学や統計などの知識は重要と言えます。本講座は、上記思想のもと、一人だと非効率かつ目的を見失いがちなMLに必要な数学について、ML/DLにおける数学の観点からカリキュラムを作成し、数学について全く自信のない方でも、ML/DL界隈で基礎とされる数式・アルゴリズムが独学できるスキルの習得を目指します。今回は、確率/統計を扱います。いった「学習時の最適化問題」の解決のためにはとても重要な分野です。合計10時間の講座となりますので、完全なる理解は難しいかもしれませんが、ML入門書を独学できるベースの知識を、多くの演習問題を通して身につけられるようにプログラムしています。この講座で得られること先日邦訳が発売された深層学習の世界的名著で入門者必読とされる深層学習。この第3章が機械学習・ディープラーニングの理解に必要な確率・統計の説明に割り当てらています。本講義では、DAY1とDAY2を通して受講されることで、確率/統計について全く自信のない方でも、ML/DL界隈で基礎とされるこの章が理解できるスキル。英語版は無料なのでこちらで内容を確認いただけます。若干変更なる場合があります。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。全人類がわかる統計学の管理人。大学にて統計学を専攻。自然言語処理の研究にも従事している。けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。【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。こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。PLAYERに、スポットライトを。ここは、イノベーションの実験場だ。