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Nov

6

第4回MachineLearningのための数学塾

機械学習の理解を深めるために数学を思い出したいという人むけの講習会です。

Organizing : Suguru Sato

Hashtag :#mlsj
Registration info

参加枠

Free/Pay at the door

Standard (Lottery Finished)
66/60

Description

今回のテーマは確率と線形代数の基礎!!!

機械学習をより深く理解する為に数学のセミナーの4回です。
前回参加された方を優先します。

シンギュラリティ株式会社CTO 新村拓也、東京女子大学情報処理センター勤務 浅川伸一(博士)を講師に実際に数式を解いてもらいます。。
大学は理系だったが社会人になって数学を忘れてしまい、機械学習をやりたいので数学を思い出したいという人むけのカリキュラムです。。
高校理系数学程度の知識が前提です。。
f(g(x))をxで微分した時の展開方法など、積の微分、商の微分、高校レベルでの確率、行列の計算、Σの意味がわかれば高校レベルの数学の知識で十分です。

今回は確率がメインになってきますので、最初の30分程度で高校レベルの確率の復習を行います。

会場案内

■当日の入館方法について(※重要※)

1F受付にてconnpassの申込画面をお見せください。

(※入口にバンタンゲームアカデミーの表記がございますが、そのままお入りください。)

タイムスケジュール

12:30〜      開場

13:00 〜 17:30  講習会

講師:浅川 13:00〜15:05
「確率の基礎」
確率論のはじまりから紐解きます。すなわちラプラス著「確率の哲学的試論」,コルモゴロフ著「確率論の基礎概念」,伏見著「確率論及統計論」の古典から説き起こし, 確率過程への橋渡しまでを扱います。

休憩:15:05〜15:25

講師:新村 15:25〜17:30
「線形代数の基礎」
1. 線形代数とは
2. 一次方程式と逆行列の導入
3. 基底について
4. 基底の取り替え
5. 固有値、固有ベクトル
6. 対角化

注意事項

数式を解いてもらう為、筆記用具の持参をお願いします。

その他

有志で懇親会(飲み会)も開催します。参加希望者はセミナー後に会場に残って下さい。

Presenter

Feed

AlanTuring

AlanTuringさんが資料をアップしました。

11/07/2016 12:36

SuguruSato

SuguruSato published 第4回MachineLearningのための数学塾.

10/12/2016 11:03

第4回MachineLearningのための数学塾 を公開しました!

Ended

2016/11/06(Sun)

13:00
17:30

Registration Period
2016/10/12(Wed) 10:00 〜
2016/11/06(Sun) 17:30

Location

Pythonキャリアカレッジ

東京都目黒区中目黒2-10-17

Attendees(60)

prototechno

prototechno

第4回MachineLearningのための数学塾に参加を申し込みました!

mochan_tk

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第4回MachineLearningのための数学塾 に参加を申し込みました!

ShogoSekine

ShogoSekine

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xm_d_kikuchi

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takizawa

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Talos208

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ToyotakaTanaka

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HirofumiHida

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NaoyukiNemoto

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taichiro_endo

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Attendees (60)

Waitlist (6)

mms

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takehiko77

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kusa36

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ntnb

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hei4

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chukichi

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