統計の入門的なセミナーを行います。
今回は確率と確率変数編として、特に初学者がつまづきやすい確率変数の変数変換の計算を中心に解説を行います。

このセミナーで次のことが出来るようになります。

・統計確率で出てくる基本的な用語がわかる
・確率変数の変数変換が出来る
・確率変数の線型和についての諸計算が出来る

↓さらに深く学びたいや他の分野も同様に学習したいという方は下記のような塾を
開講していますのでこちらも合わせてご検討下さい。
https://ml-for-experts.connpass.com/event/160431/

8/30(日）　
受付　　　：12:50〜13:00
講義　　　：13:00〜14:30

※
途中切りの良いところで5分10分の休憩を設けます

・確率統計周りの基本用語の整理
・確率変数の変数変換
・演習

・機械学習の数理に興味がある方
・数学の理解を深めたい方

・ノートとペン
・Zoomで実施しますのでインストールを行っておいてください。

※ 後日「参加者への情報」のところに追記します。

・5,000円 (8/28までに支払いが確認できる場合)
・6,000円 (8/29以降の支払いの場合)
・7,000円 (受講後支払いの場合)

※領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
※決済は下記よりセミナー資料④の購入をお願いします。（追加費用がかかる際はBOOSTで追加ください。）
https://lib-arts.booth.pm/items/2021859

※ キャンセルにつきましては返金はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か月以内の
別講座への参加が可能です。
↓テキストは下記より選ぶことができます。
https://lib-arts.booth.pm/items/1912668

10名（申し込み人数に合わせて調整します）

特になし

東京大学大学院数理科学研究科修士課程修了。専門は複素幾何学。
その後、メガバンクでクオンツとして市場リスク管理業務に従事。
現在はベンチャーでAI融資審査モデルの開発に携わる。AIで金融サービスの変革を目指す機械学習エンジニア。

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
領収証発行の際は事務手数料として（法人料金も兼ねて）追加で1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。

■参考としてこれまでの開講情報をまとめておきます。
■本当は知っておきたい数学
・測度論
https://ml-for-experts.connpass.com/event/165760/
・ルベーグ積分
https://ml-for-experts.connpass.com/event/170379/
・関数解析
https://ml-for-experts.connpass.com/event/174873/
・集合と位相
https://ml-for-experts.connpass.com/event/182196/

■完全に理解するシリーズ
・ニューラルネットワークが万能近似器であることの証明
https://ml-for-experts.connpass.com/event/137501/
・XGBoost
https://ml-for-experts.connpass.com/event/144710/
・深層化による、ニューラルネットワークの表現能力の向上
https://ml-for-experts.connpass.com/event/149549/
・NGBoost
https://ml-for-experts.connpass.com/event/156659/
・Wasserstein GAN
https://ml-for-experts.connpass.com/event/160076/

■『専門数学』学習塾
https://ml-for-experts.connpass.com/event/160431/

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に
迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。
体調不良などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへの
お問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加を
お断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでの
ご連絡をいただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

下記ページで様々なテキストが入手できるようにしています。
よろしければこちらもご検討いただけましたら嬉しいです！！
https://lib-arts.booth.pm/
https://sokei.booth.pm/