数学から理解するDeep Learning

AIのコア技術であるDeep Learning、さらにその基礎理論である
ニューラルネットワークから、数学を用いて理解していきます。

特に初学時の最初のハードルとなる微分、行列計算、
そして誤差逆伝搬法について理解・イメージできるようになります。

※ 高度な手法(CNN等)は時間が余った場合にのみ概要を説明します


■ こんなことが出来るようになります
Deep Learningを数学・数値計算の観点から理解できます。
AIを独自でプログラミングする際の基礎ができます。


■ 講座開催の背景
昨今、AIに係る技術が目まぐるしく発展していることは皆さん感じているかと思います。
また、将来的にはAIに多くの仕事が奪われるなどの話題も多く聞かれますし、
すべての人においてAIを理解していることは有益と考えています。

ですが、AIを学ぼうとしたものの、
数学の部分でハードルを感じるということも多く聞かれます。

そこで、今後我々の仕事・仕事に影響を及ぼすであろうAIについて、
基礎からしっかり理解できる講座を開催することにしました。


■ こんな風に教えます
講座形式で適宜質問をお受けしながら進めます。
中学校程度の数学の知識から理解できるよう講座を構成しています。
（微分や行列計算も必要な点を１からお教えします）
また、講座後の疑問点についても１週間程度お受けします。


■ 持ち物
可能であればノートパソコンをお持ちください。
「Slack」というツールを用いて資料共有等を行います。
※ 「Slack」使用方法は事前にご連絡いたします
※ ノートパソコンをお持ちでなくても受講できます


■ 定員
基本 10名
※ 開催スペース等の理由でで変動する場合があります