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。プログラム内の確率・統計に関しては、アメリカで数学Ph.D.を取得された先生に監修いただいていますので、受講後より高度な知識習得にも役立つ内容となっています。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。構造化確率モデル若干変更なる場合があります。ベンチャー企業に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。その後、リクルートにて複数のAI案件に携わる。現在は、医療業界と金融業界を中心に、様々なAI案件をリードする。Sai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。【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。