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/DL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。出題範囲である数学の内容にも対応しています。E資格受験を検討されている方は、本講座範囲の知識テストに合格する必要があります。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。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。魚類淡水順応に関わるホルモンの研究(ビッグデータとしての遺伝子情報の解析)を行う傍、数学講師を務める。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。イベントをはじめようグループを作れば、無料で誰でもイベントページが作成できます。