エンジニア・AI・データサイエンティスト・経済数学のための基礎数学力を短時間で養成するための応用数学（要領よく１日でポイント理解）常微分・偏微分・全微分・積分・相関解析・推測統計とベイズ統計・回帰分析・固有値解析・主成分分析・活性化関数・サポートベクトルマシン・たたみこみニューラルネットワーク（CNN）・特徴量抽出のためのラプラス変換・フーリエ変換

AIのための機械学習・深層学習に必要になる数学のエッセンスを１日で分かりやすく解説！

AIの専門書に記載されている技術理論は、すべて数学を使用して解説されています。つまり、数学が理解できなければ技術専門書に記載されている技術理論を理解することができません。本セミナーを受講されれば、さらに上の数学の書籍を独学でも理解できるようになります。

セミナー当日のライブ配信＋セミナー翌日から繰返し視聴（見逃し視聴を含む）連続10日間！

セミナー講師

（社）日本騒音制御工学会認定技士 （社）日本音響学会技術開発賞受賞
有限会社アイトップ　技術コンサルタント　通訳・翻訳
名古屋大学大学院　非常勤講師（英語で応用数学の講義を担当）
工学博士　小林 英男　氏

セミナー受講料

￥44,000/人（テキスト代、消費税含む）

１社から複数名様が同時にお申込みされた場合に限り、２名様目から１名様ごとにお１人様当たり￥5,000割引きさせて頂きます。つまり２名様目からお一人様当たりの受講料が￥39,000（テキスト代、消費税含む）になります。セミナー受講料のご請求書は、代表お申込者（お一人目の受講者様）に郵送いたします。

＜テキストについて＞
テキストは、PDF化したものをメールに添付して受講者様にお送りさせて頂きます。よって自分でダウンロードする必要はありません。原則としてセミナー開催日の２営業日までに受講者様に届くようにメール致します。よって印刷したテキストをお送りすることはありません。 テキストは１枚のA４に２スライド印刷なので文字が適度な大きさなので見やすくなっております。 なお、テキストのコピーおよび２次配布は禁止させて頂いております。

＜セミナー受講者様への特典＞
セミナー受講後１ケ月間はセミナー内容だけでなく仕事上のご質問など自由にメールでご質問下さい。このセミナーの講師が無料でご返事致します。
ご質問の際は、メールにご質問の内容、セミナー受講日、ご受講頂きましたセミナーの名称、氏名、会社名、ご所属、会社の電話番号、携帯電話の番号をご記入頂く様お願い申し上げます。

受講について

　Zoomを使用したWebinarになります。このZoomセミナー開催日の前日の午前中までに、Zoomセミナーへご参加頂くためのURLとセミナーIDをメールにてご連絡させて頂きます。セミナー当日は、５分前までにはご入場下さい。

　ご参加時にお名前がわかるようにして頂く様お願い申し上げます。これは、入場できずにいる方などを見つけるためのものですのでご協力くださいますようお願い申し上げます。

　社内からZoomセミナーに参加できない場合は、テレワークの一環としてご自宅などからご自分のパソコンなどでご受講頂くこともできます。

　受講開始時にはマイクはオフに設定下さい。ビデオもオフに設定して頂くことができます。この場合は受講者様の映像は、セミナー主催者およびセミナー講師には届きません。また、ビデオ設定をオンにしても背景画像をご選定頂ければ受講者様の背後映像はセミナー主催者およびセミナー講師には届きません。

　セミナー受講中にご質問がある場合は、チャット欄にご記入頂く様お願い申し上げます。ご質問へのご解答は原則としてセミナー受講時間中に完了するように致します。

　目安ですが、講習時間約60分に対し約10分間を休憩時間と致します。

　昼食時間は、11:45~12:45です。

　また、セミナーテキスト内に記載されていることへのご質問は、セミナー受講後（例えば１ヶ月後とか半年後）でも無料で本セミナーの講師がZoomソフトやメール・電話を使用してご解答致します。

【お申込の前のお願い】
ご使用のPC・通信回線にセキュリティなどの制限がある場合、Zoomを利用できない場合があります。事前に下記のサイトにて、Zoomの接続・利用についてご確認ください。
・テスト画面： 『Zoomをテストする』

セミナー趣旨

数学が理解できていないので、技術専門書の中に記載されている数式が理解できず、技術専門書が理解できません。このセミナーは、もっと数学が理解できれば技術専門書が理解できるのにと思っておられるかたのために企画されました。

☆この技術セミナーの副読本として、本セミナーの講師が去年執筆した下記の技術専門書を推薦致します。
この本の中では、実務エンジニアリングにおける微分・積分の活用例が多く記載されています。この技術専門書は、振動・騒音の実務エンジニア向けの内容で、従来から多く執筆されてきた大学や大学院での授業向けの内容ではありません。この書籍の半分以上の内容は、他書には記載されていないこの本オリジナルの内容、つまり技術コンサルタントとして２５年間仕事をしてきた著者の技術ノウハウです。

「シッカリ学べる！　機械設計者のための振動・騒音対策技術」（2019、日刊工業新聞社刊、2,420円）　著者：小林英男

受講対象・レベル

• 数学が苦手なかた
• 学生の頃は数学が好きだったが、社会人になってからあまり数学を使用しなかったので殆ど忘れてしまったというかた
• 技術専門書には多くの数式が記載されており、こんなの理解できないと思ったかた
• 社会人になってから必要に迫られ数学を勉強したが、理解できなかったというかた

必要な予備知識

• 高校卒業程度の微分・積分の基礎的な知識。

習得できる知識

• １日でAIの理解と活用・データサイエンティストに必要になる数学全体を理解し使いこなせるようになります。

セミナープログラム

1. 微分
   1. 常微分
   2. 偏微分（勾配、発散、回転、ナブラ、ラプラシアン）
   3. 最急降下法の考え方
   4. 全微分
2. 積分
   1. 積分とは
   2. 確率分布・標準正規分布と積分
   3. 部分積分とその使い方
3. 相関解析
   1. 正の相関・負の相関
   2. 相関係数
   3. 共分散
4. 推測統計の基本
   1. 分散～正規分布
   2. 正規分布～標準正規分布～確率分布
   3. 中心極限定理
   4. t-分布と最適サンプリング数の決定法
   5. 統計的仮説検定
5. ベイズ統計
   1. 条件付き確率
   2. ベイズの定理
   3. ベイズ推定
   4. ナイーブ・ベイズ・フィルタによるスパムメールの分類のしかた
6. 回帰分析
   1. 機械学習における分類と回帰
   2. 回帰分析と最小二乗法
   3. 単回帰分析
   4. 重回帰分析
7. 固有値解析
   1. 固有値解析の本質が意味するところとは
   2. 固有値解析の解き方の決定版とは
   3. 固有値解析で求まるものとは
8. 主成分分析
   1. 主成分分析を使用するメリットとは
   2. 主成分分析は数学的に何をやっているのか？
      ここでも固有値解析が使用されている!
9. 活性化関数
   1. ディプラーニングにける活性化関数とは
   2. 活性化関数の種類と使い分け
10. サポート・ベクトル・マシン
    1. サポート・ベクトル・マシンとその活用
    2. サポート・ベクトル・マシンは数学的には何をやっているのか？
11. たたみこみニューラルネットワーク（CNN）
    1. たたみこみニューラルネットワークとは？
    2. どのような数学理論いになっているのか？
12. 特徴量抽出のためのフーリエ変換とラプラス変換
    1. フーリエ変換とラプラス変換の間の密な関係とは？
    2. アナログフーリエ変換
    3. デジタルフーリエ変換