まずは無料でお試し！
機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座
機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座のうち、情報理論の一部が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約30分相当）
- 情報理論
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
本講座で得られる知識/スキル
- 自力で機械学習の技術書を読み進める力
- 機械学習モデルのチューニング方針を立てる力
- 機械学習モデルの説明を理論的に説明する力
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- 基礎数学講座の知識理解（機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座 修了相当）
講座の特長
機械学習モデルを数式的に理解できる！
講座の到達点を「機械学習アルゴリズムを数式的に理解できるようになること」として、演習を取り入れスキルアップの仕組みを用意しています。
E資格出題範囲対応！
日本ディープラーニング協会のE資格出題範囲の数学を、もっとも丁寧に取り扱う講座です！
講座概要
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講座名 |
機械学習・ディープラーニングのための応用数学講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
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講座時間 |
動画講義約7.5時間（演習時間除く） |
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料金 |
110,000円／1名（税込） |
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料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
カリキュラム（一部抜粋）
開催日程
オンライン講座：eラーニング形式
随時お申し込み可能です。お支払い確認後、3営業日以内に講義動画の視聴方法をご案内いたします。
お問い合わせ
講師紹介
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森田 大樹東京工業大学情報理工学院修了。大学院時代は数理モデリングの手法を用いた脳神経科学の研究に携わる。 大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・運用業務に従事した後、個人事業主として独立。現在SkillUpAI講師と並行し、MoneyForwardLab特別研究員として金融系データの解析業務を行う。2018年、ショウジョウバエ大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞。
ご案内
PCの動作環境
MacOSX 10.9 以上Windows 8 以上（64bit必須）
メモリ8GB以上
※8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。
メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
事前準備
本講座では、Anacondaをインストールしていただきます。また、pipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。
受講者の声
- 今まで学んできた数学知識と機械学習の基礎知識が結びつく瞬間を感じられました。
- 情報理論はまったく初めてでしたが、E資格対策として十分な対応力を体得したと感じました。
- 情報理論で使われる最低限の数学の復習から入り、無理なく情報理論の数式が理解できた。
- 紹介いただく知識が実務的で参考になり、またフォローも手厚かったです。
