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Description
内容概要
英語を利用した数学の輪読会です。
範囲は機械学習に必要な基礎数学であるベクトル、行列、線形代数、確率などです。
輪読会の開催回数などは参加者次第なので未定。
参加に当たって準備は特に不要ですが、高校数学の基礎は押さえておいたほうが、理解しやすいと思われます。
数学は一般の方からは、その名前のため数の学問だと思われがちです。科学技術を記述する言語だと言われれば良い方ですが、実はアイデアを記述する言語でもあります。
それ故に、発想・思考する学問であり、芸術にも繋がります。
社会が安定的に発展していた時代には、多くの仕事は経験に基づいて判断・決定すれば事足りたかも知れません。
しかし、21世紀になってからは未経験な出来事が頻発し、将来はその傾向が更に強まると予想されています。数学的な思考力に基づいた論理的な考察を加味することが必要ではないでしょうか。
この講座では数学力を高めるのが狙いのイベントであり、英語を手段として活用します。
英語のテキストを順次読み進めていき、英語のまま数学を理解するようにしましょう。
参考資料:Mathematics for Machine Learning
https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
開催時間
受付:17:00〜17:10
講義:17:10〜18:30
書籍の解説、演習、演習の解説の順にイベントを進めます。
詳細アジェンダ
〇扱う内容
1. Introduction and Motivation
2. Linear Algebra1
Systems of Linear Equations
Matrices
Solving Systems of Linear Equations
Vector Spaces
Linear Independence
Basis and Rank
Linear Mappings
Affine Spaces
3. Analytic Geometry
Norms
Inner Products
Lengths and Distances
Angles and Orthogonality
Orthonormal Basis
Orthogonal Complement
Inner Product of Functions
Orthogonal Projections
Rotations
4. Matrix Decompositions
Determinant and Trace
Eigenvalues and Eigenvectors
Cholesky Decomposition
Eigendecomposition and Diagonalization
Singular Value Decomposition
Matrix Approximation
Matrix Phylogeny
5. Vector Calculus
Differentiation of Univariate Functions
Partial Differentiation and Gradients
Gradients of Vector-Valued Functions
Gradients of Matrices
Useful Identities for Computing Gradients
Backpropagation and Automatic Differentiation
Higher-Order Derivatives
Linearization and Multivariate Taylor Series
6. Probability and Distributions
Construction of a Probability Space
Discrete and Continuous Probabilities
Sum Rule, Product Rule, and Bayes’ Theorem
Summary Statistics and Independence
Gaussian Distribution
Conjugacy and the Exponential Family
Change of Variables/Inverse Transform
7. Continuous Optimization
Optimization Using Gradient Descent
Constrained Optimization and Lagrange Multipliers
Convex Optimization
※詳細は一部変更となる可能性があります。
会場
有楽町 交通会館6F コワーキングスペーススペース GoodOffice
https://www.kotsukaikan.co.jp/clinic_service/service/6416/
以下のQRコードから、slackに事前登録してください。
当日のお持物
・ノートパソコン必須。
・以下の slack に登録して、PC上のChromeブラウザで表示できることを事前確認してきてください。
企画責任者プロフィール
阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、C++、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニアを経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにてデータサイエンティスト。大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、社内外で講師の経験多数。
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