学内講座コード:20SSE06
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主催:
東京理科大学 オープンカレッジ [ 東京理科大学オープンカレッジ セントラルプラザ2階 (東京都) ]
講座名:
データサイエンスの応用事例と現実適応における課題 数式を使わずに直感で
申し込み締切:
2020年09月10日 (木) 23:30
開催日時:
2020/09/17(木)~2020/09/24(木)/18:45~20:15
入学金:
-
受講料:
8,000円
定員:
30名
講座回数:
2回
講座区分:
数回もの
その他:
補足:
-
【講座概要】
近年のビッグデータ解析技術・機械学習や人工知能(AI)の発展により、大きく世の中が変わろうとしています。その一方、これらの技術は中身がブラックボックス化しがちで、やみくもに利用しても良い効果は望めないとされます。効率的な利用には基盤技術としての確率・統計の知識が必要ですが、難解な数式に恐れをなして学習に二の足を踏む方もおられるのではないでしょうか。本講座では、機械学習や人工知能で使われる確率・統計の働きを、時系列での販売予測などの実例を使って、平易に・出来る限り数式無しで解説します。
①9/17(木) 数式を(ほぼ)使わないで確率・統計入門
・機械学習や現代版「人工知能」が確率・統計をどのように利用しているか?実例を使って解説します。
・平均や分散が何の役に立つのか。数式に拠らない、イメージ重視の理解を目指します。
②9/24(木) 確率・統計で理解する機械学習
・AIの特徴と弱点・深層学習(ディープラーニング)は何をやっているのか?アニメーション等を用いてイメージで理解します。
・確率・統計の視点から現在の「人工知能」に何が欠けているかを説明し、人間にしかできないことを考えます。
【キャンセルポリシー】区分B
キャンセル料は受講申し込み完了後から発生しますので、ご注意ください。必ず、受講お申し込み前に東京理科大学オープンカレッジ受講規約でご確認ください。
【講座スケジュール】
2020/09/17(木)\t数式を(ほぼ)使わないで確率・統計入門
2020/09/24(木)\t確率・統計で理解する機械学習
クラス: Leader & Staff
受講対象: 部長・課長クラス、管理職志望層、社会人全般、大学生
名前 | 山下 隆 |
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肩書き | 東京理科大学 研究推進機構 総合研究院 客員教授 |
プロフィール |
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