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。

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。

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。

有楽町　交通会館6F コワーキングスペーススペース GoodOffice

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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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