＜機械学習の本質を理解するための＞「数学」の基本学び直しセミナー名古屋開催

高校数学レベルからやさしく解説
演習も交え学んで頂きます
AI・機械学習をブラックボックスにしないために！

講師

愛知工科大学 工学部  機械システム工学科　教授 博士（学術）　荒川 俊也 先生

講師紹介

【略歴】
　2001年早稲田大学理工学部機械工学科卒業、
　2003年東京大学大学院
総合文化研究科広域科学専攻博士前期課程修了。
同年富士重工業株式会社（現:株式会社SUBARU）入社、スバル技術研究所に配属。
　ドライバ漫然状態推定研究、香りの効能研究、車車間通信における適切な情報提示手法の研究、
次世代自動車用ランプ(FEL)開発、次世代コックピット開発、立体音響警報の開発等に従事。
　その間、2012年総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程修了。
博士（学術）。
　2013年富士重工業株式会社を退職、政策研究大学院大学を経て、現在に至る。
　2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員を兼務、
　2018年より愛知工科大学ITS（高度交通システム）研究所所長。
現在は自動車関連の研究以外に、地理情報システムのインフラ管理への活用等についても
研究している。
　産業応用工学会2014年度論文賞、計測自動制御学会システム
・情報部門学術講演会2016研究奨励賞など受賞。

【専門】
人間工学／ヒューマンマシンインタフェース設計／統計科学

【本テーマ関連学協会での活動】
・自動車技術会 ヒューマンファクター部門委員会 委員
・自動車技術会 エレクトロニクス部門委員会 委員
・愛知県ITS推進協議会 特別会員（学識）
・日本知能情報ファジィ学会東海支部 運営委員

受講料

1名43,000円 + 税、(資料・昼食付) 　
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき33,000円 + 税 　
※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。 　　　　　
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■はじめに
　機械学習をライブラリやツールなどで試してみるという機会は多いと思いますが、
どのようなアルゴリズムになっているかを理解できていない場合が見受けられます。
機械学習という概念のままで、中身をよく知らず、ブラックボックス化したままでは、
開発や評価の妨げになる可能性があります。
　本セミナーでは、機械学習の本質を理解するために必要な確率・統計の考え方や、
線形代数の考え方に特化して、演習を通じ、学び直しを図るものです。
数学が大の苦手の方や、文系出身者で機械学習を学ぶ必要に迫られた方を対象としたものです。

■想定される主な受講対象者
・数学が大の苦手の方で、機械学習を学ぶ必要がある方
・文系出身者かつ数学を勉強しなかった方で、機械学習を学ぶ必要がある方
・数学の学び直しをしたい方

■本セミナーに参加して修得できること
・確率・統計の基礎知識
・ベイズ推定の基礎知識
・線形代数の基礎知識
・最適化理論の基礎知識

セミナー内容

１. 機械学習と数学のかかわり
２. 確率の基本
　　　2.1 確率とは
　　　2.2 期待値
　　　2.3 分散
　　　2.4 正規分布
　　　2.5 演習

３. ベイズ推定
　　　3.1 条件付き確率
　　　3.2 ベイズの定理
　　　3.3 ベイズ推定
　　　3.4 最尤推定
　　　3.5 演習

４. 線形代数
　　　4.1 ベクトルとは
　　　4.2 ベクトルの和と差
　　　4.3 内積
　　　4.4 行列とは
　　　4.5 行列の和と差
　　　4.6 行列の積
　　　4.7 サラスの公式
　　　4.8 逆行列の求め方
　　　4.9 演習

５. 回帰分析
　　　5.1 相関
　　　5.2 回帰分析
　　　5.3 重回帰分析

６. 最適化の基礎
　　　6.1 最適化問題
　　　6.2 大域的最適解と局所的最適解
　　　6.3 凸計画問題
　　　6.4 反復法
　　　6.5 最急降下法
　　　6.6 確率的勾配降下法