技術を根底から理解するための応用技術数学（入門Ⅹ）：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（後半）を１日で解説！（その2/2）【オンデマンド】

－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）・再帰型ニューラルネットワーク(RNN）－

録画時間：約４～５時間　ご視聴開始日から3日間視聴し放題！

＜受講料割安のキャンペーン期間：2024年10月15日～11月15日＞★キャンペーン価格：お一人様￥24,000

・現在のAI技術を支える上記の応用数学の基礎とノウハウについて系統的に解説致します！

・日刊工業新聞社主催の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！

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￥27,000（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￥24,000

＜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。本セミナーは後半（2/2）のセミナーになります。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. 主成分分析
   1. 主成分分析とは？　使用するメリットは？
   2. 主成分分析は数学的に何をやっているのか？
   3. 主成分分析の数学的な内容を分かりやすく解説
2. 活性化関数
   1. ディプラーニング（多層パーセプトロン）にける活性化関数とは
   2. 活性化関数の種類と使い分け
   3. 活性化関数を使用するメリットとは
3. 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？
   3. サポート・ベクトル・マシンの難解な数学的内容を分かりやすく解説
4. 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になっているのか？
5. 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
   1. 再帰型ニューラルネットワークとは？
   2. どのような数学理論になっているのか？
6. 質疑応答