みんなの統計教室 和(なごみ)

少人数セミナー

Mathematical Startup Course for Machine Learning

〜 数学から学ぶ機械学習スタートアップコース 〜

近年、機械学習・人工知能(AI)という言葉をよく耳にするようになりました。
実は機械学習や人工知能は、情報科学の学問分野では以前から注目を集めては限界を迎えるということを繰り返して来ました。 機械に人間のような判断や分析をさせるには、コンピュータの「技術的側面」と機械に効率よく複雑な計算をさせる「理論的側面」の両面の発展によって支えられています。そして数学は、それらの「知識を伝達する言語」として活用されています。 機械学習を勉強する際に、数学を勉強するということは、より深くその考え方を理解することに繋がります。

内容
第0回では、まず「機械学習とは何か」から始め、最近の機械学習の事例等を具体的に紹介していきます。 その中で、近年注目されている「ディープラーニング」の例を実演しながら、機械学習について学びます。 また、機械学習を学ぶ上で必要になる知識や、機械学習を学ぶ上での落とし穴など実務で役立つ内容も解説します。 参加者の方々に機械学習の可能性を感じていただき、理解を深めていただければと思います。
本コース
機械学習の基本的なアルゴリズムを理解する
クラスタリング、分類、回帰、ニューラルネットワークなど
機械学習で必要になる数学的手法を直感的に理解する
自分たちで計算する問題は最小に抑える
考え方を中心にプログラム実演を通して学ぶ
機械学習の基本的なテキストが独学できるようになる
実際のデータ分析に簡単な機械学習を利用できるようになる
場所
渋谷駅周辺(詳細は講座3日前に講座の詳細と共にご案内いたします)
定員
20名(開催最低人数:5名)
受講対象例
機械学習に興味がある / 機械学習の本を読んでも理解できない / 大学数学は勉強したことがない、または忘れてしまっている / 機械学習を今後実務で利用してみたい / 機械学習のロジックをきちんと理解したい
料金
第0回のみ無料(懇親会費:1,000円)
第1~12回 398,000円(分割でのお支払いも可能です。お気軽にご相談ください)
申込締切
参加授業日7日前の18時までにお申込ください。電話・メール・お申込フォーム等によりお申込ください。

第0回につきましては、直近の日程を別途ご連絡申し上げます

開催回
日時
内容
詳細
第1回
2017年7月1日(土)
いろいろな関数、グラフ
関数、グラフ、方程式の概念を理解
第2回
2017年7月15日(土)
微分の計算と応用
微分を用いた方程式の解法を理解
第3回
2017年8月5日(土)
ベクトル
簡単なクラスタリングの手法を習得
第4回
2017年8月19日(土)
多変数関数、偏微分
多変数関数のグラフや微分について理解
第5回
2017年9月2日(土)
最小二乗法
線形回帰分析の概念を理解、習得
第6回
2017年9月16日(土)
行列
行列の概念と簡単な計算方法を理解
第7回
2017年10月7日(土)
回帰分析
行列表現を利用した回帰分析の表し方を理解
第8回
2017年10月21日(土)
確率・確率分布
確率と誤差の分布について理解
第9回
2017年11月4日(土)
最尤推定法
誤差を含めた回帰分析の考え方を理解
第10回
2017年11月18日(土)
クラスタリング
確率分布を利用したクラスタリングを習得
第11回
2017年12月2日(土)
ニューラルネットワーク(その1)
基本的なニューラルネットワークの考え方を理解、習得
第12回
2017年12月16日(土)
ニューラルネットワーク(その2)
Word2Vecなどで使われているニューラルネットワークの考え方を知る

日程が合わない場合は個別授業もご検討ください。お客さまのご要望に合わせてカスタマイズできます。

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