BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//connpass.com//Connpass//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:connpass-IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会_演習 分厚版_0411 X-WR-CALNAME:connpass-IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会_演習 分厚版_0411 X-WR-TIMEZONE:UTC BEGIN:VEVENT SUMMARY:IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会_演習分厚版_0411 DTSTART:20210411T020000Z DTEND:20210411T080000Z DTSTAMP:20260828T063229Z CATEGORIES: CREATED:20210319T235905Z DESCRIPTION:# IoT寺子屋：深層学習の数学勉強会 土日演習 分厚版 \n\n \n\n## 【今回はマイコンボードも部品もな いハンズオン＝基本ノートに鉛筆で】\n\n## ただし、最 後にちょっとエクセル使った演習をしますのでパソコ ンお持ちください\n\n \n【習得スキル】 \n \n・AIの学 習の動作原理を数式できちんと理解します。 \n（FNN\,CN N\,RNNすべてに共通なこと） \n \n・AIの論文がとりあえ ず読めるようになる（目標） \n \n前提知識は高校の数 学をだいたい思い出せるくらいです \n最近は高校で行 列の計算ををやらないようなのでそこはしっかりご説 明する予定 \n\n## 【実習アジェンダ】\n\n## ■Timeスケジ ュール\n\n時間 | 内容 \n---|--- \n11:00 - 11:30 | 受付 \n11:30 - 11:50 | フィジカルコンピューティング \n・フィジカ ルコンピューティングとは何か？ \n・AI・ビッグデー タ・IoTの関係 \n・非構造データの活用の現在 \n・セン サーデータがもたらす可能性 \n・本日の講座のカバー 範囲 \n11:50 - 12:10 | 確率分布・情報量とシャノンの符号 化・クロスエントロピー・KL情報量 \n12:10 - 12:30 | ６面 体サイコロと８面体サイコロを使ったKL情報量の計算実 験 \n12:30 - 13:30 | お昼休憩 （近くのコンビニでご休憩 や会場のお店でのランチもOKです \n13:30 - 14:00 | 偏微分 ・行列の計算 \n13:30 - 14:00 | 偏微分・行列の計算の演習 \n14:00 - 14:50 | AIの推論（順伝搬） \n14:50 - 15:00 | 休憩 \n15:00 - 16:30 | AIのパラメータ補正の一連の手続きとそれ を支える基本的な考え \n・オンライン学習/オフライ ン学習/ミニバッチ学習の考え方 \n・確率的勾配降下法 \n・誤差逆伝搬法 \n16:30 - 17:00 | IntelFPGAの紹介。BNNア ルゴリズムの概説 \n \n※一応17:00まで場所は確保でき ています \n \n \n場所は銀座線田原町駅の目の前、こ んな時期にふらつくのもどうかと思いますが、浅草め ぐりを兼ねていらっしゃいませんか \n\n## 【配布物】\n \n•講習資料（紙ベース。カラーで図解した資料と白黒 の問題集のようなもの）※資料は手書きノートも含み ます。 \nノートのもととなった本もありますので受講 者にはご紹介します。 \nお持ちの方は持ってきていた だけるといいかもしれません（なくてもいいようにし ています） \n \n\n## 【参加者にお持ちいただくもの】\ n\n•ノートと鉛筆 \n \n\n## 【テーマ選定のポリシー】\ n\n \nIoT寺子屋は普段電子工作でガジェットを作るハン ズオン提供してます。 \nしかしながらセンサーデータ 集めてくるだけではなかなか有益な仕事ができないと 考えます。 \n \n学習済みのAIモデルが自由に落として きて使えるという今日このごろ \nAIを組み込みエッジ に乗せてなんかつくるということがまさに現実化して きました \nしかも大企業でなくても個人でできる・・ ・そんな時代 \n \nさてオリジナルなアイデアをAIの分 類器にかけようとすると \nどうしても学習をさせる必 要が出てきます \n \nどうやってデータを作るんだろう ・・・どうやって学習させるんだろう・・・ \n \nこの AIの数学は教師データはそろってるものだと思ってパラ メータ調整を進める ロジックを学びつくす内容です \n \n \n \n\nいままで寺子屋いらした方は知ってらっしゃ ると思いますが \nほんとに解説しつくすので \n電子工 作しないひとにも十分にまなんでもらうことがありま す。 \n \nKerasで1行・・・・でないＡＩをきちんと学ぼ う・・・・という趣旨です。 \n \nしっかり理解してい ただけるように説明していきます。 \n後半の逆誤差伝 搬が深層学習の本質です。・・・がAIの会社の人間でも うまく説明できない人がいます。 \nこれをきちんと理 解すると自分で深層学習のコードが組めると思います 。 \n \nなお直近でFPGAボードの使い方入門勉強会を予 定しています \n \n\n## 【開催条件のご説明】 \n\nオン ラインの開催も考えたのですが、やはり聞いてくれて る方の顔色見て伝わってるのかなとかわからないと怖 い \n何人かもう開催されないのかと問い合わせもあり 、3人以上の参加者いれば実施します。 \n大部屋（１０ 人まで可をMAX６名で実施）で密を避けるつもりです。 \n \n人数制限してるので単価が上がってしまいます。 申し訳ございませんがこれでよろしくお願いします。 \nE-検定の講座何日も聞く前に聞きたかったといってく ださる方もいてその方たちの感想は内容の割に格安と のこと \nよろしく検討お願いします \n \n4/5日まで様 子みて3人いないと（お店にキャンセル無料でかけられ るので）開催されません・・・ \n（どたどたーっとキ ャンセルされるとリスクこわいのでごめんなさい。） \n \n\n## 【講師自己紹介】\n\n大邦将猛（おおくにまさ たけ） 生産管理/在庫管理コンサルタント。技術士（経 営工学）。 \n \n京都大学工学部/大学院工学研究科卒 業。（専攻 原子核工学。学部と修士課程） \n大手製造 業で生産工程の研究員５年 ベンチャーITベンダー６年 （半年スウェーデン在住勤務） \nコンサルティングフ ァーム３年（一年オランダ在住勤務） 大手ITベンダー １０年勤務 \n \n数学は趣味で卒業後もこつこつ問題解 いたりしてます。 \n学生時代に一番頑張った勉強は量 子力学や場の量子論といった物理学です。卒論や修士 論文も核物理学の内容(QED/QCD)でした。 \n（微積線形代 数やテンソル、量子力学の勉強会も考えたのですが、 \nすでにたくさんあるしすぐに仕事で役立つように思え ないのでこんな内容にしてます） \n \n数学と物理につ いては塾などで難関目指す生徒用のコースから、中学 生補習講座まで担当していた経験があります。 \n教え 方がうまいかどうか・・・わかりませんが、東大など の難関に受かった生徒もいるし、 \n躓いた人が何がわ かってないかを判断できると思いますのでハンズオン をコーチャー的にできればと思います。 \n \n \n\n## 【 お問い合わせ】\n\n当ページの問い合わせ先リンクから お願いします。 \n当日道に迷った場合はお店への電話 もOKです＾＾\n\nhttps://iotterakoya.connpass.com/event/208153/ LOCATION:東京都台東区寿2丁目10番11号(仙石ビル3F) (レンタ ルスペース＆カフェ　なごむ) URL:https://iotterakoya.connpass.com/event/208153/ END:VEVENT END:VCALENDAR