初心者向けセミナーです 機械学習・ディープラーニングに最低限必要な数学の基礎 ～各手法の妥当性判断のために～

なぜその結果になった？
機械学習・ディープラーニングのメカニズムを理解し、
妥当性判断に繋げる方法とは！

セミナー趣旨

人工知能やディープラーニングに使えるライブラリやフレームワークが数多く登場しており、試すだけならば難しくありません。数行のソースコードを書くだけで、それなりの結果が得られ、便利になりました。しかし、処理の裏側がまったくわからず、良い結果が得られないときに原因がわからないという問題も。専門書を読むには数学の知識が求められますが、その内容は高校までの数学の範囲を超えています。文系で過ごしてきた人にはさっぱり理解できず、理系の人でも時間が経って忘れてしまった人も少なくありません。そこで、ディープラーニングの実装に求められる範囲の数学に絞って、Ｐｙｔｈｏｎでの実装と合わせて紹介します。

セミナープログラム

・ディープラーニングの概要
・人工知能と機械学習とは
・数学が求められる背景
・機械学習、ディープラーニングを行う上で必要な数学的知識
・数列と統計、確率
・平均、分散、標準偏差
・データの分布と確率分布
・ベイズの定理と最尤推定
・ベクトルと行列
・関数と微分
・勾配降下法
・抑えておくべきポイント
・ディープラーニングにおける学習
・損失関数とは
・モデルの評価
・手法の妥当性判断に繋げるために
・必要なデータの形式と量
・よく使われるデータと特徴
・外部データの活用 など

【質疑応答・個別質問・名刺交換】

セミナー講師

増井技術士事務所　代表　技術士（情報工学部門） 増井 敏克 氏

セミナー受講料

1名につき50，000円（消費税抜き、昼食・資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45，000円（税抜）〕


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:00 ～

受講料

55,000円（税込）/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込、会場での支払い

開催場所

東京都

MAP

【品川区】技術情報協会セミナールーム

【JR・地下鉄】五反田駅 【東急】大崎広小路駅

主催者

キーワード

機械学習・ディープラーニング   情報技術
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