数学勉強会(大学教養過程の解析と線形代数)

基本情報

日時 2017年12月8日(金) 19:00 - 21:00 (あと-3日)
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会場 Team AIベース(ニューシブヤマンション202)
東京都渋谷区宇田川町36-17 ニューシブヤマンション202
参加者 5 10人
主催 Team AI
情報提供元 Doorkeeper

内容


AIの流行により、かつてない程IT業界で数学の重要性が叫ばれています。

確かに実装では"import svm"と書けばサポートベクターマシーンは実行できるかもしれません。

でも、その先にある線形代数・微分積分・統計学の世界もきちんと理解したいですよね?
古典数学から現代数学まで、美しい数学の世界を皆で語り合ってみませんか?

対象

数学に興味ある初級者から上級者まで。
学生と社会人。
エンジニアと非エンジニア。

輪読教科書

以下のシラバスを用意します。購入は必要ありません。

ラングの解析入門
https://www.amazon.co.jp/%E8%A7%A3%E6%9E%90%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%8E%9F%E6%9B%B8%E7%AC%AC3%E7%89%88-S-%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B0/dp/4000051512

ラングの線形代数
https://www.amazon.co.jp/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B0%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E4%BB%A3%E6%95%B0%E5%AD%A6-%E4%B8%8A-%E3%81%A1%E3%81%8F%E3%81%BE%E5%AD%A6%E8%8A%B8%E6%96%87%E5%BA%AB-S-%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B0/dp/4480092870

集合論入門
https://www.amazon.co.jp/dp/B06WVP2ZQK/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1

行列プログラマー
―Pythonプログラムで学ぶ線形代数
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117775/

今回はあえて機械学習に限らず、数学に関する全般的な知識の普及を目指しています。
特に文系の方の数学アレルギーを無くし、数学スキルの底上げを実施できればと思います。

その他参考資料

BBCのMath is Fun - Math Phobia(数学恐怖症)をなくす番組
http://www.bbc.co.uk/programmes/p056y93x

ビデオ教材一覧

MOOCとはMassive Open Online Courseの略です。

Khan Academy
かなり良さそうです
https://www.khanacademy.org/math

Coursera
物により日本語字幕がつきます
https://www.coursera.org/browse/math-and-logic?languages=en

Udacity
https://blog.udacity.com/category/math

Udemy
Udemyは有料です。日本語のキカガクさんがオススメです。

日本語
https://www.udemy.com/courses/search/?q=%E6%95%B0%E5%AD%A6&src=ukw

English
https://www.udemy.com/courses/academics/math-and-science/

JMOOC
日本語
https://www.jmooc.jp/en/

Quora

What are the best math MOOCS?
https://www.quora.com/What-are-the-best-math-MOOCS

How are the math courses on Coursera/EdX/Udacity?
https://www.quora.com/How-are-the-math-courses-on-Coursera-EdX-Udacity

その他

Math is Fun!
https://www.mathsisfun.com/

What are the best sites or apps to improve your math skills?
https://www.quora.com/What-are-the-best-sites-or-apps-to-improve-your-math-skills

Which are the best apps for maths?
https://www.quora.com/Which-are-the-best-apps-for-math

What are some of the best math solving apps ever?
https://www.quora.com/What-are-some-of-the-best-math-solving-apps-ever

ノウハウ

Top 10 Strategies to Improve Your Math Grades
https://www.mathgoodies.com/articles/improve_your_grades

7 Steps for a Better Math Performance
https://www.thoughtco.com/steps-to-doing-well-in-math-2312095

10 Tips to Improve Your Mental Math Ability
https://gizmodo.com/10-tips-to-improve-your-mental-math-ability-1792597814

Team AI の勉強会のご紹介

この勉強会は外国人・日本人交え、技術情報を交換する刺激ある場にしたいと思っております。
オープンデータ、API、ライブラリ、ツール、論文、コンペ等、どんどん情報交換して、業界を一緒に発展させましょう!

“勉強会を開いて、学習者同士情報交換する" 手法を取っていますので、カジュアルにお越しください。

社会人も学生も、みんなで集まってAIを自習しましょう!
教材を持ち込んでもくもく勉強してもいいし、皆と話して情報交換していただいてもいいです。

Contact:

質問がある方や、迷子になったという方は、
dai@jenio.co もしくは TEL: 080-6306-2223 にご連絡ください。

場所

150-0042 東京都渋谷区宇田川町 36-17, ニューシブヤマンション 202号室
JR渋谷駅徒歩5分、東急ハンズ渋谷店から30秒

フレッシュネスバーガーとサイゼリヤの間の道を進むと左手に見える白いマンションです。
道順写真はこちら (https://docs.google.com/document/d/1omSZ3fIFX2fGhaki_uRb28FAkvaxsZeEcjbe0K1cRV0/edit)から

主催

100万人の機械学習コミュニティを東京に創る Team AI
http://www.team-ai.com/
機械学習に特化した勉強会・人材紹介・受託開発を行っています。

代表 : 石井 大輔 (経歴・プロフィール
株式会社ジェニオ代表取締役 1975年岡山県生まれ。
京都大学卒業後、1998年伊藤忠商事に入社し繊維カンパニーでPaulSmith等を担当。
ロンドン、ミラノでの駐在を経て、2011年ジェニオを創業。
ファッション通販BUYMAの海外事業開発を受注。
2015年、シリコンバレーの起業家育成組織OneTractionの指導のもと米国で事業推進。
2016年、人工知能開発案件に特化したクラウドソーシングサービスTeam AIを立ち上げる。