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。Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より重複しての領収書発行は行えません。最小遂行人数「4名」:開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。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。までお願いいたします。機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開しています。お申し込みを受け付けております。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるように予定しております。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。AI自体が数式で知能を表現しようという試みであるとも言えるため、数学を学ばずにAIを理解することはできません。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。今回は、最近ゆっくりと脚光を浴び始めている「ベイズ推論による機械学習」です。確率統計学において「最も」重要であると言っても過言ではない「ベイズの定理」を軸として生まれるこの手法は、より高度な確率統計論を駆使し、確率分布のパラメータを「確率的に」予測するという、ディープラーニングとは全く異なる趣を持つ理論です。ディープラーニングが潜在的に抱える種々の問題を解消するきっかけとなる「ベイズ推論による機械学習」を学ぶために必要な、高度な確率統計の知識をわかりやすくお届けします。*若干変更なる場合があります。ビルに直接お越しください。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。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。Anaconda3-5.0.1以上の事前インストールをいただき、ブラウザでnotebookが表示されるところまでをお願いいたします。こちらを参考にしてください。※各自で必ず当日までに環境構築のみはお願いいたします。環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。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。2回目受講枠に関しましては、過去に同じ分野の講座を受講された方のみ、お申し込みが可能です。protected]までお願いいたします。機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開しています。お申し込みを受け付けております。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるように予定しております。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。AI自体が数式で知能を表現しようという試みであるとも言えるため、数学を学ばずにAIを理解することはできません。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。今回は、機械学習・ディープラーニングのための「多変量解析」です。たくさんのデータをもとに現象を予測・分析する技術はディープラーニングだけではありません。その代表例としてデータ間の関連性を解析する回帰分析や、データに内在する本質的情報を抽出する主成分分析などが挙げられます。その後、演習を通じて実践的に手法をご理解いただきます。*若干変更なる場合があります。ビルに直接お越しください。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。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。Anaconda3-5.0.1以上の事前インストールをいただき、ブラウザでnotebookが表示されるところまでをお願いいたします。こちらを参考にしてください。※各自で必ず当日までに環境構築のみはお願いいたします。環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。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。2回目受講枠に関しましては、過去に同じ分野の講座を受講された方のみ、お申し込みが可能です。protected]までお願いいたします。毎週末、東京で実施しているPython基礎講座になります。機械学習を用いたデータ分析の実践においては、機械学習のアルゴリズムや統計に関する知識、実装に用いる言語やライブラリの知識が必要ですが、双方の知識を有機的に結びつけることもまた重要です。前講までの内容でPythonで機械学習を実装するに当たって必須のツールが揃いましたので、次はこれらをデータ分析の実装に応用してみましょう。Matplotlibを活用しながらデータの整理・可視化を行い、整理したデータをScikit-learnで実装された有名な機械学習アルゴリズムを用いて分析します。」受講に向けての予備知識は万全なものとなります。次のステップとして実践的な機械学習を学ばれるに当たって非常に有用な講座となっておりますので、ぜひご検討ください。お申し込みを受け付けております。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにする予定です。」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。ビル1階にはコンビニ(セブンイレブン東海地区1号店)があります。HCI応用を見据えた小型高性能レーダデバイスの設計、作製を行い、それを用いた測定結果を対象にPythonを用いてデータ分析を行っている。データセットを用いて、ユーザの不満投稿の予測手法の研究に従事。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。Anaconda3-5.0.1以上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示できている状態まで事前に準備お願い致します。ブラウザからhttp://localhost:8888/treeで表示されていることをご確認してください。*準備ができていない場合、ハンズオン講座なので、ついてこれなくなってしまいます。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。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。会場に関して無線LANはありますがパソコンとの相性などによって稀に作動しない場合もございますのでwifi環境は自己責任にてお願いいたします。コンセントが2箇所しかございません。一斉にご利用されるとブレーカーが飛ぶ可能性がございますのでPCの充電を満たした状態でお越しください。protected]までお願いいたします。毎週末、東京で実施しているPython基礎講座になります。機械学習の実社会への応用が急速に普及した現在でも、意思決定の全てがデータの定量評価によって置き換わることはなく、重要な場面では解析結果をもとに人間が判断を下す局面が多くあります。そこで重要となるのが、データを人間にとってわかりやすい形で表現する力、すなわちデータの視覚化の能力です。notebook上で3つの主要なデータ視覚化用ライブラリを用いて、自在にグラフを作成する方法を学びます。これらのライブラリは実装上複数の書き方が混在し、混乱を招きやすいため、系統別に整理をすることで書き分ける力を養います。この講座を学び終えた方は、次のステップとして「Pythonデータ分析実践」講座に進まれますと、機械学習の本格的な学習に入る準備の総仕上げを行うことができますので、是非ご検討ください。お申し込みを受け付けております。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにする予定です。」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。ビル1階にはコンビニ(セブンイレブン東海地区1号店)があります。HCI応用を見据えた小型高性能レーダデバイスの設計、作製を行い、それを用いた測定結果を対象にPythonを用いてデータ分析を行っている。データセットを用いて、ユーザの不満投稿の予測手法の研究に従事。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。Anaconda3-5.0.1以上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示できている状態まで事前に準備お願い致します。ブラウザからhttp://localhost:8888/treeで表示されていることをご確認してください。*準備ができていない場合、ハンズオン講座なので、ついてこれなくなってしまいます。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。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。会場に関して無線LANはありますがパソコンとの相性などによって稀に作動しない場合もございますのでwifi環境は自己責任にてお願いいたします。コンセントが2箇所しかございません。一斉にご利用されるとブレーカーが飛ぶ可能性がございますのでPCの充電を満たした状態でお越しください。protected]までお願いいたします。毎週末、東京で実施しているPython基礎講座になります。データ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかもしれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのアクセスができなければ、話がはじまりません。Notebookの使い方から、データ分析・機械学習で必須のPythonライブラリの操作をハンズオンで学んでいただきます。開発環境が最も整っている言語です。高級言語なので、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴です。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂き、講座内容を習得できれば自力でpythonを用いた開発が可能になります。近年、Pythonが科学技術計算や機械学習の分野で特に重宝されている要因の一つは、その豊富なライブラリ群の存在にあります。高度な数値計算を高速に実行するNumPy、データベースのフォーマット及び操作ツールを備えるPandasは最重要なライブラリであり、機械学習の実装に当たっては欠かせない前提知識となります。本講座では、機械学習への応用を見据えたNumPy、Pandas操作の必要事項を基礎からハンズオン形式にて習得することを目指します。お得なPython集中講座セット(4講座セット)はこちらからお申し込みください。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにする予定です。」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。ビル1階にはコンビニ(セブンイレブン東海地区1号店)があります。HCI応用を見据えた小型高性能レーダデバイスの設計、作製を行い、それを用いた測定結果を対象にPythonを用いてデータ分析を行っている。データセットを用いて、ユーザの不満投稿の予測手法の研究に従事。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。Anaconda3-5.0.1以上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示できている状態まで事前に準備お願い致します。ブラウザからhttp://localhost:8888/treeで表示されていることをご確認してください。*準備をお願いいたします。ハンズオン講座なので、ついてこれなくなってしまいます。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。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。会場に関して無線LANはありますがパソコンとの相性などによって稀に作動しない場合もございますのでwifi環境は自己責任にてお願いいたします。コンセントが2箇所しかございません。一斉にご利用されるとブレーカーが飛ぶ可能性がございますのでPCの充電を満たした状態でお越しください。protected]までお願いいたします。毎週末、東京で実施しているPython基礎講座になります。データ分析・機械学習などに興味がある初学者にとっては、機械学習のアルゴリズムなどが華やかに見えるかもしれませんが、環境設定と様々な基本的ツールへのアクセスができなければ、話がはじまりません。Notebookの使い方から、データ分析・機械学習で必須のPythonライブラリの操作をハンズオンで学んでいただきます。開発環境が最も整っている言語です。高級言語なので、他の言語と比べて比較的習得しやすいのが特徴です。本講座はハンズオン形式でPythonの文法を学んで頂き、講座内容を習得できれば自力でpythonを用いた開発が可能になります。本講義と合わせて、周辺のPython講座も受講いただけると、より理解が深まります。お得なPython集中講座セット(4講座セット)はこちらからお申し込みください。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるようにする予定です。」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、是非ご検討ください。ビル1階にはコンビニ(セブンイレブン東海地区1号店)があります。HCI応用を見据えた小型高性能レーダデバイスの設計、作製を行い、それを用いた測定結果を対象にPythonを用いてデータ分析を行っている。データセットを用いて、ユーザの不満投稿の予測手法の研究に従事。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。Anaconda3-5.0.1以上のインストールをいただき、ブラウザでJupyterが表示できている状態まで事前に準備お願い致します。ブラウザからhttp://localhost:8888/treeで表示されていることをご確認してください。*準備をお願いいたします。ハンズオン講座なので、ついてこれなくなってしまいます。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。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。会場に関して無線LANはありますがパソコンとの相性などによって稀に作動しない場合もございますのでwifi環境は自己責任にてお願いいたします。コンセントが2箇所しかございません。一斉にご利用されるとブレーカーが飛ぶ可能性がございますのでPCの充電を満たした状態でお越しください。protected]までお願いいたします。機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開しています。お申し込みを受け付けております。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるように予定しております。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。AI自体が数式で知能を表現しようという試みであるとも言えるため、数学を学ばずにAIを理解することはできません。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。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。*は時間の都合上、割愛させていただく可能性があります。けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。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。ビルに直接お越しください。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。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。2回目受講枠に関しましては、過去に同じ分野の講座を受講された方のみ、お申し込みが可能です。protected]までお願いいたします。機械学習の理解に不可欠な数学の知識に関して、初学者でも基礎から実践まで体系化に学べるように、基礎数学シリーズと応用数学シリーズの2シリーズで展開しています。お申し込みを受け付けております。講座内で全て消化できない方向けに、HPから動画も購入いただけるように予定しております。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。AI自体が数式で知能を表現しようという試みであるとも言えるため、数学を学ばずにAIを理解することはできません。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。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。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。*若干変更なる場合があります。・情報理論を実務に活かしたい方。ビルに直接お越しください。けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。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。基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。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。2回目受講枠に関しましては、過去に同じ分野の講座を受講された方のみ、お申し込みが可能です。protected]までお願いいたします。現在、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、線形代数を扱います。線形代数は、理論を記述するための「言語」です。Pythonを使うと効率的に線形代数を扱えますが、本講義では、まず「手で」計算して身につけることを目的とします。機械学習・ディープラーニングの理解に必要な線形代数の分野は限られます。5時間の講座になりますが、演習を多く挟みますので、飽きなく、苦しみながら血肉化のプロセスを楽しんでいただけるかと思います。JDLA認定プログラムとして、E資格試験の出題範囲を網羅しているので、受講いただければ、数学出題範囲はクリアーできるように設計しております。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2章が機械学習・ディープラーニングの理解に必要な線形代数の説明に割り当てらています。本講義では、なるべくこの章の説明で出てくる数式が独学できるレベルのスキル習得を目指します。英語版は無料なのでこちらで内容を確認いただけます。若干変更となる場合があります。会場までお越しください。けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。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。現在、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。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。若干変更となる場合があります。会場までお越しください。けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。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。現在、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、微分を扱います。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。5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。機械学習の実務においては、数学の公式を知っているといったレベルの知識は役に立たないので、本講義では、公式の暗記ではなく、そこに至るプロセス・モチベーションに比重を置き、意味と意義が理解できるようになることを中心に進められればと思います。E資格の出題範囲として明示はされていませんが、E資格の例題を見ると当然のように記述されている(当たり前すぎて範囲としていないだけのようです)ので、ぜひ本講座で基礎を抑えていただければと思います。若干変更となる場合があります。会場までお越しください。けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。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。現在、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。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。若干変更となる場合があります。会場までお越しください。けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。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。本イベントは、日本初のディープラーニング協会�認定プログラム『現場で使えるディープラーニング基礎講座@名古屋』の説明会です。普段は東京で開催しています。講座に関して、お話しいたします。フォローいただければと思います。各事項が決まり次第、随時更新いたします。5/12は、協会担当者が直接来場予定ですので、E資格(G検定)についても、直接ご質問いただける機会となっております。​本講座は、ディープラーニングの基礎・原理を理解し、ディープラーニングを支える最先端の技術を実装レベルでマスターすることをゴールとした講座です。Learning(DL)技術者の証明であるディープラーニング協会のE資格(直近は8月実施予定)の受験に必要な、協会認定の講座プログラムに対応しています。E検定を受験するためには、本プログラムの受講(一定回数以上の出席)と、講義最終日に実施する修了試験(不合格の場合は、有料にて再試験可能)に合格する必要があります。第3次AIブームを牽引してきたディープラーニング(深層学習)は、様々な産業での応用事例が喧伝され、データ分析に関わる人以外も知る一般的な言葉となってきました。近頃では数式を用いないで説明を試みる書籍の出版であったり、外部のライブラリに頼れば、原理を理解せずとも動くものが作れるなど、"ディープラーニングの民主化"は加速しています。した民主化の流れの中では、ディープラーニングについて全く知らなくてよい利用者と、原理を理解し、実装力のあるスペシャリストの二極化が進むと考えられ、今ディープラーニングを学ぶのであれば、基礎から体系的に学び、スペシャリストを目指すことが、唯一のゴールではないかと思います。上記理由から、本プログラムは、単なる資格合格のための講座ではなく、あくまで実務者としてのスキルアップを目指す講座とし、DLフレームワークの利用だけで終わらない構造的理解を目指すハンズオン重視の設計としています。実践的なハンズオンを中心とした演習、毎回の理解度チェック、講師のオンラインでの質問対応など、様々な角度からのスキルアップが可能です。会議室にお越しください。本イベントは、ディープラーニング協会(JDLA)認定プログラム『現場で使えるディープラーニング基礎講座』とJDLAのE資格についてJDLA担当者から直接説明を行うイベントです。E資格試験は今回が第1回目で、まだ概要しか掴めない状態かと思いますが、本イベントで、どのような試験内容・試験レベルで、どこを目指すのかについて直接JDLA担当者から話を聞き、具体的なイメージを持っていただければと思います。フォローいただければと思います。各事項が決まり次第、随時更新いたします。認定プログラム『現場で使えるディープラーニング基礎講座』は、ディープラーニングの基礎・原理を理解し、ディープラーニングを支える最先端の技術を実装レベルでマスターすることをゴールとした講座です。Learning(DL)技術者の証明であるディープラーニング協会のE資格(9/29開催)の受験に必要な、協会認定の講座プログラムに対応しています。E検定を受験するためには、本プログラムの受講と、講義後に実施する各種修了試験に合格する必要があります。第3次AIブームを牽引してきたディープラーニング(深層学習)は、様々な産業での応用事例が喧伝され、データ分析に関わる人以外も知る一般的な言葉となってきました。​近頃では数式を用いないで説明を試みる書籍の出版であったり、外部のライブラリに頼れば、原理を理解せずとも動くものが作れるなど、"ディープラーニングの民主化"は加速しています。した民主化の流れの中では、ディープラーニングについて全く知らなくてよい利用者と、原理を理解し、実装力のあるスペシャリストの二極化が進むと考えられ、今ディープラーニングを学ぶのであれば、基礎から体系的に学び、スペシャリストを目指すことが、唯一のゴールではないかと思います。フレームワークの利用だけで終わらない構造的理解を目指すハンズオンを重視することで、実務者としてのスキルアップをします。体系的な講座資料、実践的なハンズオンを中心とした演習、毎回の理解度チェック、講師のオンラインでの質問対応など、様々な角度から受講者のスキルアップをサポートいたします。会議室にお越しください。遅刻される場合は、随時、着席いただければと思います。本イベントは、日本初のディープラーニング協会認定プログラム『現場で使えるディープラーニング基礎講座@名古屋』の説明会です。普段は東京で開催していますが、今回は名古屋での開催にあたり、講座説明会を実施させていただきます。更新情報はこちらをフォローいただければと思います。各事項が決まり次第、随時更新いたします。​本講座は、ディープラーニングの基礎・原理を理解し、ディープラーニングを支える最先端の技術を実装レベルでマスターすることをゴールとした講座です。Learning(DL)技術者の証明であるディープラーニング協会のE資格(直近は9月実施予定)の受験に必要な、協会認定の講座プログラムに対応しています。E検定を受験するためには、本プログラムの受講(一定回数以上の出席)と、講義最終日に実施する修了試験(不合格の場合は、有料にて再試験可能)に合格する必要があります。第3次AIブームを牽引してきたディープラーニング(深層学習)は、様々な産業での応用事例が喧伝され、データ分析に関わる人以外も知る一般的な言葉となってきました。近頃では数式を用いないで説明を試みる書籍の出版であったり、外部のライブラリに頼れば、原理を理解せずとも動くものが作れるなど、"ディープラーニングの民主化"は加速しています。した民主化の流れの中では、ディープラーニングについて全く知らなくてよい利用者と、原理を理解し、実装力のあるスペシャリストの二極化が進むと考えられ、今ディープラーニングを学ぶのであれば、基礎から体系的に学び、スペシャリストを目指すことが、唯一のゴールではないかと思います。上記理由から、本プログラムは、単なる資格合格のための講座ではなく、あくまで実務者としてのスキルアップを目指す講座とし、DLフレームワークの利用だけで終わらない構造的理解を目指すハンズオン重視の設計としています。実践的なハンズオンを中心とした演習、毎回の理解度チェック、講師のオンラインでの質問対応など、様々な角度からのスキルアップが可能です。会議室にお越しください。開始の10分前から受け付けております。