AI機械学習に的を絞った行列・偏微分・確率密度の超入門

再開催を依頼する / 関連するセミナー・出版物を探す
オンライン 開催

日時

開催予定

プログラム

本セミナー1日目では、AI機械学習の原理を知るために最低限必要な数学に絞り込んで、受講者があらためて中学数学から思い出すことから始めます。機械学習の専門書のようにさらっと数式定義式を示すだけでなく、学習計算における単純な数値例計算を順をおって書き示します。受講者が2日目のニューラルネット機械学習の内部計算原理を受講する準備として最低限に絞り込んだ数式の使い方を丁寧に説明します。

  1. AI機械学習と数学
    1. AI機械学習の再確認
    2. ニューラルネット入門
    3. 学習ツールと学習原理
  2. 代数の復習
    1. 関数 (変数とパラメータは立場の違い)
    2. 和の記号
      • 意味は簡単
      • Σ記号に慣れる
    3. ベクトル
      • ニューラルネットの変数
      • 内積
      • ノルム
    4. 行列
      • ニューラルネットの内部計算
  3. 指数関数の復習
    1. 累乗 (指数関数への準備)
    2. 対数・指数関数 (eの導入)
    3. 指数関数の応用 (ニューラルネットの活性化関数)
  4. 微分の復習
    1. 微分と偏微分 (変数とパラメータの変化率)
    2. 初歩関数の微分公式 (機械学習に使う最小限)
    3. 合成関数の微分 (ニューラルネットのパラメータ調整)
  5. 確率統計の復習
    1. 確率基礎 (条件つき確率)
    2. 確率変数
      • 離散から連続へ
      • 確率密度の概念
    3. 正規分布 (誤差分布の定番)

受講料

複数名受講割引

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

全2コース申込セット受講料について

2日間コースのお申込み

割引対象セミナー

ライブ配信セミナーについて