化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

トリケップスセミナーのご案内

     開催日時:2019年12月13日(金)10:30~16:30
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 46,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 57,000円 (税別/1口)

 * サブテキストとして、「プログラマのためのディープラーニングのしくみがわかる数学入門」(増井敏克 著、ソシム/2500円(税別))を使用しますので、入手をご希望の方はお知らせください。受講料、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。

お申し込み受付中

申込方法

 お1人様受講の場合、下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。
 1口でお申し込みの場合、下記のFAX用紙にてお申込ください。
 折り返し、聴講券、会場地図、請求書を送付いたします。

  お1人様申込み
     FAX申込用紙PDF 
  1口(1社3名まで受講可能)でお申し込み    FAX申込用紙PDF 
 

講 師

増井 敏克(ますいとしかつ)氏  増井技術士事務所 代表

<経 歴>
 1999年04月 大阪府立大学 総合科学部 数理・情報科学科入学
 2002年04月 大阪府立大学大学院 理学系研究科 数理・情報科学専攻に進学(飛び級)
 2004年03月 大阪府立大学大学院 理学系研究科 数理・情報科学専攻修了
 2004年04月 大手セキュリティ企業 入社
 2011年05月 増井技術士事務所 設立

<専 門>
 ソフトウェア開発、情報セキュリティ、ビジネス数学

<主な著書>
 「基礎からのプログラミングリテラシー」(技術評論社/2019年)、「IT用語図鑑」(翔泳社/2019年)、「プログラマのためのディープラーニングのしくみがわかる数学入門」(ソシム/2018年)、「図解まるわかり セキュリティのしくみ」(翔泳社/2018年)、など

セミナーの概要

 人工知能やディープラーニングという言葉が頻繁に使われ、多くの人が試そうとしています。多くのライブラリやフレームワークも登場しており、試すだけならば難しくありません。すでに作られたライブラリを使う場合、たった数行のソースコードを書くだけで実現できます。ただ、このような方法で実装すると、処理の裏側がまったくわかりません。また、ディープラーニングや機械学習に関する専門書を読もうとすると、大量の数式が登場します。しかも、その内容は高校までの数学の範囲を超えており、文系で過ごしてきた人にはさっぱり理解できません。
 そこで、ディープラーニングの実装に求められる範囲の数学に絞って、Pythonでの実装と合わせて紹介します。

講義項目

 1 プログラマのための数学の学び方
  1.1 数学が求められる背景
  1.2 プログラマにとっての数学との付き合い方
  1.3 ディープラーニング以外への活用
  1.4 継続して学ぶしくみづくり
  1.5 学ぶ体制、開発環境の整備

 2 ディープラーニングの概要
  2.1 人工知能と機械学習
  2.2 ニューラルネットワークとは
  2.3 誤差逆伝播の考え方

 3 数列と統計、確率
  3.1 数列と漸化式
  3.2 数列の和(シグマ記号)
  3.3 平均、分散、標準偏差
  3.4 データの標準化
  3.5 データの分布
  3.6 確率と確率分布
  3.7 条件付き確率
  3.8 ベイズの定理
  3.9 標本と推定

 4 ベクトルと行列
  4.1 ベクトル
  4.2 内積
  4.3 行列
  4.4 逆行列と連立方程式

 5 関数と微分
  5.1 関数と最小値
  5.2 微分と偏微分
  5.3 勾配ベクトル
  5.4 回帰分析
  5.5 勾配降下法

 6 ディープラーニングにおける学習
  6.1 損失関数とは
  6.2 モデルの評価(交差検証)
  6.3 過学習と未学習
  6.4 畳み込みニューラルネットワーク

 7 データの用意
  7.1 必要なデータの形式と量
  7.2 組織でのデータの調達と準備
  7.3 よく使われるデータと特徴
  7.4 外部のデータの活用