技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

AI機械学習の活用・導入のためにこれだけは押さえておきたい数学 超入門 2日間セミナー

AI機械学習の活用・導入のためにこれだけは押さえておきたい数学 超入門 2日間セミナー

～行列・偏微分・確率密度 + 数式の読み方～
オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す
  • 受講特典: アーカイブ配信付き (視聴期間: 2024年12月17日〜22日、2024年12月24日〜30日を予定)

開催日

  • 2024年12月16日(月) 10時30分 ～ 16時30分
  • 2024年12月23日(月) 10時30分 ～ 16時30分

修得知識

  • ニューラルネット原理の数式の意味
  • 機械学習などの数式を概ね追っていけるようになる
  • ディープラーニングの内部原理
  • AI機械学習の基本
    • ベクトル
    • 行列
    • 指数関数
    • 偏微分
  • AI機械学習ツールの内部動作
  • AI機械学習ツールのオプション設定

プログラム

1日目 AI機械学習に的を絞った行列・偏微分・確率密度の超入門

(2024年12月16日 10:30〜16:30)

　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)
    • 質疑応答

2日目 AI機械学習原理を理解するための数式読み方入門

(2024年12月23日 10:30〜16:30)

　本セミナー2日目は、前半までの数式記号に限定した範囲で、AI機械学習の基礎中の基礎の項目であるニューラルネット計算原理を解説します。本セミナー後半の到達点としては、ニューラルネット計算誤差関数の最小化アルゴリズム計算の理解です。そのため、AIのなかでもニューラルネットに絞り込みんで確実に内部計算を追えるようにします。そのほかへの展開は、これまで数式が障壁だったのを本セミナーで乗り越えた受講者が自ら開拓されていくものと考えます。

  1. データへの数式あてはめ
    1. データと回帰式
      • データの傾向
      • 数式あてはめ
    2. 最小2乗法
      • 偏微分
      • 合成関数の適用
  2. ニューラルネットのしくみ
    1. NNのしくみ (ディープラーニングとは)
    2. 簡単な数式モデル (勉強用の数式設定)
    3. 順伝搬 (出力計算の流れ)
  3. AI機械学習のしくみ
    1. 損失関数 (学習誤差全体の数式)
    2. 勾配急降下法 (最小二乗法の次の手)
  4. 誤差逆伝搬計算のしくみ
    1. 誤差逆伝搬の考え (ディープラーニングの場合)
    2. 重み調整の数式 (合成偏微分の適用を理解)
    3. 学習最適化手法
  5. 事例:GPTの数式を見てみよう
    1. 自然言語のベクトル埋込み
    2. Transformerニューラルネット
    3. 実は数式計算しているだけ
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

ページのトップヘ

主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 66,500円 (税別) / 73,150円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 66,500円(税別) / 73,150円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

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。

  • 1名様あたり 20,000円(税別) / 22,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/9/8 ベイズ統計と機械学習の実践と応用 オンライン
2025/9/9 ベイズ統計と機械学習の実践と応用 オンライン
2025/9/11 分析法バリデーションにおける基準値設定と分析法変更時の同等性評価およびOOS・OOT対応とその統計学的視点 オンライン
2025/9/12 要素技術者による人工知能応用開発入門 オンライン
2025/9/12 深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術 オンライン
2025/9/12 マテリアルズインフォマティクスの中核をなす計算科学シミュレーション技術 オンライン
2025/9/16 要素技術者による人工知能応用開発入門 オンライン
2025/9/16 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 オンライン
2025/9/16 特許調査への生成AIの活用 オンライン
2025/9/16 ケモインフォマティクスと機械学習による化学データ解析 オンライン
2025/9/17 自動運転・運転支援のためのミリ波レーダの基礎と車載応用、走行環境認識技術 オンライン
2025/9/17 ケモインフォマティクスと機械学習による化学データ解析 オンライン
2025/9/17 Excelを用いるビジネスシミュレーション オンライン
2025/9/18 Excelを用いるビジネスシミュレーション オンライン
2025/9/19 説明可能AI (XAI) から人と共に進化・発展するAIへ オンライン
2025/9/22 深層学習、計算機シミュレーションの基礎とシステムのモデル化技術 オンライン
2025/9/22 ラボオートメーション (実験自動化) による研究開発効率向上の実践的アプローチ オンライン
2025/9/24 FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 オンライン
2025/9/26 MR・MSに求められる医学統計 オンライン
2025/9/26 プロセスインフォマティクスの基礎と製造プロセスへの効果的な活かし方 オンライン
ページのトップヘ