技術を根底から理解するための応用技術数学(入門Ⅸ):機械学習エンジニア・AIエンジニア・データサイエンティスト・経済&金融・経営で数学を必要とする人のための基礎数学の半分(前半)を1日で解説!(その1/2)【オンデマンド】

45,000 円(税込)

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開催日 オンデマンド
主催者 有限会社 アイトップ
キーワード 機械学習・ディープラーニング   SQC一般
開催エリア 全国

-最急降下法・統計学の基本・信号の解析の基本・ベイズ統計学の基本・回帰分析-

録画時間:約4~5時間 ご視聴開始日から10日間視聴し放題!

<受講料割安のキャンペーン期間:2024年9月25日~10月30日>キャンペーン価格:お一人様¥40,000★上記の期間以外にお申込された場合、受講料はお一人様¥45,000になります。

・現在のAI技術を支える最急降下法とそれを取り巻く応用数学の基礎と信号分析技術の基礎につて系統的に解説致します!

・日刊工業新聞社主催の応用数学セミナーにても長年講師を実施!・YouTubeは玉石混交、断片的勉強にはいいかもしれませんが、系統的な筋道を立てた理解には向いていません!・この内容のセミナーは日本では当社(アイトップ社)だけです!

※このセミナーには、ご希望される受講者様に下記の1個の無料特典が用意されております。 特典(その1):ご質問への無料解答(メールまたはZoomで:選択可)

セミナー講師

(社)日本騒音制御工学会認定技士(社)日本音響学会第2回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 博士(工学)  小林英男 氏

 東京電機大学工学部機械工学科卒業後、東京農工大学大学院工学研究科にて特別研究員(5年間)。 大学生時代にESS(英会話部)に所属し、カリフォルニア大学バークレイ校(通称UCバークレー、世界大学ランキングで毎年10位以内)にて英語研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で3位入賞。上智大学にて開催された全日本選抜集中合宿英語研修(2週間英語のみで日本語禁止、主催は財団法人語学教育振興会で会長は東京大学名誉教授坪井忠二先生)に2年連続で選抜され参加。東京電機大学第53代ESS部長。技術だけでなく英語の勉強にも集中したのは卒業後に世界で活躍できるエンジニアになるため。  大学卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でヨーロッパを担当してセールスエンジニアとして従事。   ㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部でNCタレットパンチプレスの修理・NCプログラムの作成教育・板金加工技術のコンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、および技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究(製造~研究まで)の一連の実務経験・実績を積み重ねた。  その後、技術コンサルタントとして独立して28年が経過した。1部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、多くの企業に対し振動・騒音分野およびマルチフィジックス分野で技術指導および技術コンサルティングを実施。この間に先進国を中心に25ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をしてきた。またときに通訳・翻訳なども依頼され実施してきた。 ここ10年以上は推測統計解析、ベイズ統計解析の研究にも力を入れ、実務エンジニアリングへのベイズ統計学の適用、および機械学習やAIの研究にも力を入れている。  セミナーの講師歴は約30年間。日刊工業新聞社主催などの多くの技術セミナー・(技術)英語セミナー・工業数学セミナー・応用物理数学セミナーの講師を実施してきた。この間に専門学校や大学で非常勤講師も行ってきた。 また、日刊工業新聞社主催のセミナー講師歴は長く10年以上。本セミナーの内容にも関連する流体と振動・騒音や伝熱とのマルチフィジックス解析の技術指導も行ってきた。また現在は、機械学習・AIにより従来技術を高知能化するための技術指導にも力を入れている。

 本セミナーでは、上記に関連した技術理論はもとよりその時々の実際の実務経験・技術ノウハウもまじえながら分かりやすく解説致していきます。

セミナー受講料

お一人様¥45,000(テキスト代など全てを含みます)

※上記キャンペーン期間にお申込みの場合 キャンペーン価格:お一人様¥40,000

<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。基本的にお申込み頂いた日にPDFテキストをお送り致します。 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次配布などは禁止させて頂いております。

セミナー趣旨

 ITエンジニア・AIエンジニア・データサイエンティスト・経済&金融・経営で数学を必要とする人に必要となる基礎数学は、多岐の応用数学やエンジニアリング分野にわたっているので、独学するには多くの専門書を読みこなし理解しなくてはなりません。 企業勤めの方が毎日の仕事が終了してからこれを行うのは至難の業です。 このセミナーは前半(1/2)と後半(2/2)の2種類のセミナーで成立しております。本セミナーは前半(1/2)のセミナーになります。 本セミナーでは、多岐にわたるこれらの内容を系統的に整理し、分かりやすくしかも効率よく修得できるように工夫致しました。

受講対象・レベル

・これらの多岐にわたる数学を独学することを考ええるそれだけで大きなストレスを感じてしまうかた。

必要な予備知識

・高校卒業程度の基礎的な数学の知識。

習得できる知識

・上記で解説した多岐にわたる内容を理解でき、これから機械学習やAIの実務を行う際に積極的な意欲が湧いてきます。

セミナープログラム

  1. 最急降下法のエッセンスを分かりやすく解説
    1. 最急降下法の考え方
    2. 最急降下法による計算の理論
    3. 最急降下法と多層パーセプトロンの関係
  2. 統計学の基本エッセンスを分かりやすく解説
    1. 平均値と期待値
    2. 分散と標準偏差、データの分布
    3. 確率関数(確率分布)
    4. 確率密度関数
    5. 正規分布
    6. 標準正規分布
  3. 信号間の解析のための基本数学のエッセンスを分かりやすく解説
    1. 正の相関・負の相関
    2. 相関係数
    3. 分散、共分散
    4. 変動係数
    5. 信号のドメイン変換のための数学:ラプラス変換とフーリエ変換の本質を分かりやすく解説
    6. アナログのフーリエ変換とディジタルのフーリエ変換
    7. 信号の自己相関関数とパワースペクトル
    8. 信号の相互相関関数とクロススペクトル
    9. 伝達関数と周波数応答関数
  4. 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. 統計学による推定とベイズ推定の相違点
  5. 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
  6. 質疑応答

<無料特典についての詳細>特典:その1 ご質問への無料解答  ・ご視聴終了日から7日間以内であれば、ご視聴頂きましたセミナー内容についてのご質問をお受付けさせて頂きます。・ご質問は、メールにてご質問内容を箇条書きにして、『ご受講セミナー名、ご視聴期間、会社名、部署、お名前、会社の部署の電話番号、受講者様のメールアドレス』をご記入の上、メール(ktl@r4.dion.ne.jp)で標題は「受講したセミナーについての質問」と書いてお送り頂く様お願い申し上げます。・講演を行いました講師が直接、ご解答させて頂きます。ご解答は、メールまたはZoomで直接"face to face"でご解答させて頂きます。・費用は勿論無料です。