機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座

機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座

前提知識不要レベルから機械学習の理解に必須の数学の基礎レベルまでまとめて学習

スキルアップAIの基礎数学講座は、高校数学レベルからはじめ、機械学習に関する書籍の基本的数式が理解できるレベルまでのスキル習得を目指します。チャット質問対応・講義動画の共有・宿題があり、全6日程を修了すると、機械学習の技術書を通読できる基礎体力が身につきます。

講座の特長

全6回で確実に習得する!

単発講座だとどうしても”分かったつもり”で終わりがちです。2ヶ月に及ぶ講座は、演習あり、宿題あり、チャット質問対応あり、講義動画ありの完全サポートで、確実に基礎スキルを身につけることが出来ます。

前提知識は不要で学べる!

基礎の基礎から始めるので、高校数学が不安な方でも、大丈夫です!数学が機械学習・ディープラーニングのどこで使われているかに触れながら説明します。

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に対応しています。

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られるようになります!
  • 機械学習モデルのチューニング方針を立て、理論的に説明することができます!
  • E資格の数学分野で高得点を取得できるだけの力が身につきます。(別途、応用数学講座の情報理論の受講もお薦めいたします)

講座概要

講座名 機械学習のための基礎数学講座
ラインナップ

2分野
 『微分・線形代数』『確率・統計』

料金

■基礎数学セット(12回×3時間)
対面講義:¥160,000/1名(税別)
オンライン講義:¥144,000/1名(税別)
※「微分・線形代数」「確率・統計」のセット。

■基礎数学 講座単体(6回×3時間)
対面講義:¥90,000/1名(税別)
オンライン講義:¥81,000/1名(税別)
※「微分・線形代数」「確率・統計」どちらか。

■アーカイブ動画セット(約20時間)
¥98,000/1名(税別)

定員 20名(最少催行人数10名)

料金に標準で含まれるもの:

【対面講義】
①対面講義 ②講義資料 ③復習用講義動画 ④チャット質問対応 ⑤宿題のフィードバック
※チャット質問、動画視聴期限は、最終講義開催日から30日間となります。

【オンライン講義】
①対面講義の録画動画 ②講義資料
※動画視聴期限は、最終動画共有日から30日間となります。

【アーカイブ動画】
微分/線形代数/確率/統計のアーカイブ動画(チャット質問なし)

※セットでお申し込みの場合は、同一期の受講のみ有効です。(期を跨いだ受講はできません)
 [東京5月期 微分・線形代数][東京7月期 確率・統計]がセットとなります。
※6ヶ月以内の2回目の受講は75%OFFで受講可能です。お申し込みの際、備考に”再受講”と記載いただければ、お支払い方法をご案内いたします。
※最少催行人数に満たない場合は、開講日の1週間前に開催を判断致します。

カリキュラム

微分・線形代数確率・統計

Day1【様々な関数の微分】

  • 関数・合成関数・極限
  • 平均変化量・微分の定義
  • 様々な関数の微分(多項式・三角・指数・対数)
  • 積と商の微分

Day2【微分の応用・偏微分】

  • 極値・高階微分
  • 導関数と増減表
  • 関数の概形
  • 偏微分

Day3【線形代数の基礎・2次形式】

  • ベクトル・ノルム・内積・行列・行列式・逆行列・転置・和積
  • 2次形式

Day4【固有値・特異値・疑似逆行列】

  • 固有値・固有ベクトル・対角化・特異値

Day5【ベクトル・行列の微分】

  • 微分の復習
  • スカラー・ベクトル・行列周りの微分

Day6【機械学習における微分・線形代数】

  • 最小二乗法・勾配降下法・復習

Day1【数学的準備・資料の活用】

  • 階乗・順列・組み合わせ
  • シグマ計算
  • 平均・中央値・最頻値・レンジ・分散・標準偏差・共分散・相関係数・正規化
  • 量的/質的データ
  • 変数の尺度
  • 度数分布表・ヒストグラム・散布図・箱ひげ図

Day2【確率】

  • 試行・事象・標本空間・確率の定義・相対度数
  • 和・積・排反・余事象・加法定理
  • 周辺確率・条件付確率
  • 乗法の公式・ベイズの定理(事前確率・事後確率・ベイズ更新)
  • 条件付確率の連鎖測
  • 独立・条件付き独立

Day3【離散型確率分布】

  • 離散型確率分布とは?
  • 離散一様分布・ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布

Day4【連続型確率分布】

  • 連続型確率分布とは?
  • 連続一様分布・正規分布・標準正規分布
  • 標準正規確率表・指数分布
  • 指数分布とポアソン分布の関係

Day5【統計学の諸定理】

  • 極限
  • 中心極限定理
  • 二項分布の正規近似
  • 二項分布のポアソン近似

Day6【確率過程】

  • 確率過程の定義
  • ランダムウォーク
  • ポアソン過程
※カリキュラムは変更となる場合がございます。

開催日程

東京大阪名古屋

東京 5月期 微分・線形代数

DAY1:05/11(土)10:00 〜 13:00  様々な関数の微分
DAY2:05/25(土)10:00 〜 13:00  微分の応用・偏微分
DAY3:06/01(土)10:00 〜 13:00  線形代数の基礎・2次形式
DAY4:06/15(土)10:00 〜 13:00  固有値・特異値・疑似逆行列
DAY5:06/22(土)10:00 〜 13:00  ベクトル・行列の微分
DAY6:06/29(土)10:00 〜 13:00  機械学習における微分・線形代数
※同日程でオンライン講座も同時開催いたします。

場所:スキルアップAI 水道橋オフィス
東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋Ⅱ 5階
※開始10分前より随時お入りください。出席を確認いたします。

 

東京 7月期 確率・統計

DAY1:07/07(日)9:00 〜 12:00  数学的準備・資料の活用
DAY2:07/14(日)9:00 〜 12:00  確率
DAY3:08/04(日)9:00 〜 12:00  離散型確率分布
DAY4:08/11(日)9:00 〜 12:00  連続型確率分布
DAY5:08/18(日)9:00 〜 12:00  統計学の諸定理
DAY6:09/01(日)9:00 〜 12:00  確率過程
予備日:09/07(土)9:00 〜 12:00 ※土曜開催
※同日程でオンライン講座も同時開催いたします。

場所:スキルアップAI 水道橋オフィス
東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋Ⅱ 5階
※開始10分前より随時お入りください。出席を確認いたします。

 

担当講師

  • 森田 大樹
    森田 大樹

    東京工業大学情報理工学院修了。現在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・保守・運用を担当する。 大学・大学院時代は、心理学・脳科学を専攻し、確率・統計・数理モデリング・機械学習の手法を用いた研究を行う。 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

大阪

第3期:未定

名古屋

第2期:未定

ご案内

当日の持ち物

ご自身のノートPC、筆記用具、5枚程度の紙。

会場への入場

講義開始の10分前からとさせていただきます。

事前準備

予習は不要です。PC環境設定はお申込み後にご案内いたします。

よくあるご質問

基礎数学講座は機械学習に役立ちますか?

機械学習を学ぶ上で、最重要と言っても過言ではありません。人工知能はコンピューター上(数式)で知能を表現するという試みである以上、数式の理解なくしては理解は難しいと考えています。

前提知識はどくれくらい必要ですか?

本講座は、関数とは?といった内容から扱います。四則演算、分数などが理解できれば、キャッチアップは可能です。

全日程参加できませんが大丈夫ですか?

毎回講義動画を撮影するので、キャッチアップすることが可能です。

どれくらいの頻度で開講しますか?

東京(オンライン)ではおおよそ2ヶ月に1度開講予定です。大阪、名古屋、その他都市においては、現状不定期開催となります。

宿題はどれくらい出ますか?

毎回1時間〜3時間程度、講義の理解を定着させるような宿題を出させていただきます。

領収書・請求書などの発行は可能ですか?

領収書はセットでのお申し込みで銀行振込の場合のみ対応しております。お申し込み時の備考にその旨と宛名をご記入ください。但し、クレジットカード(Paypal)でお支払いの場合、PayPal発行の受領書が領収書となりますので、領収書の発行はできません。

申込締切はいつですか?

開催日(対面講座)の前日までです。前日までに、お支払い済みである事が確認できている必要があります。オンラインの場合、開講後でもお申し込みいただけます。(DAY2頃まで)

開催日程に記載されている予備日とは何ですか?

気象状況や講師の体調不良などにより講座を延期をさせていただくことがあるため、予備日を設けております。予定通り授業が開催された場合には、予備日に授業を行うことはございません。

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