大学公開講座のセカンドアカデミー

【講座概要】　
本講座では、機械学習とそのパターン認識の理論や手法を、数学を使って理解することを目指します。
回帰問題と識別問題に対する機械学習を用いたアプローチの理論を解き明かし、ニューラルネットワークの理論を紹介します。

1. 受講対象
大学1年生レベルの数学を学習した経験がある方／機械学習をビジネスで活用しようとしている方

2. 講座受講後、実現可能なこと
・機械学習を数学を用いて理解する
・機械学習に関係する話題に対応できる知識を身につける
(代表的な手法の特徴とメリットとデメリットを踏まえて機械学習のモデル選択に活かせる)
・機械学習に関する情報が誤っているかどうかを判別できる
・機械学習の理論が試行錯誤的に改良されてきた過程を理解する


こちらはGROW360対象講座です。
開講約1週間前に、オープンカレッジ事務局よりメールにて成長スケール測定のURLをお送り致します。
受検に関しましては任意となります。

【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】
2020/08/29(土) 基本的な数学、機械学習の用語（講師：桑原 平）
2020/08/29(土) 線形回帰 第一回（講師：桑原 平）
2020/09/05(土) 線形回帰 第二回（講師：桑原 平）
2020/09/05(土) 線形識別 第一回（講師：増谷 凌）
2020/09/12(土) 線形識別 第二回（講師：増谷 凌）
2020/09/12(土) ニューラルネットワーク（講師：増谷 凌）

クラス:　共通
受講対象:　管理職志望層、社会人全般、大学生
伸長する能力:　論理的思考、疑う力、興味、創造性

名前	桑原 平
肩書き	株式会社Shinonome 研究員
プロフィール	－

名前	増谷 凌
肩書き	株式会社Shinonome 研究員
プロフィール	－