Scribble Osaka Lab (SOL) | イベント・コワーキングスペース

2回で学ぶシリーズvol.3 〜ディープラーニングの本質的理解に必須！線形代数を学ぼう！

内容

前々回の『PythonとJupyterNotebookの基礎』、前回の『Pandasとデータ可視化の基礎』とJupyternotebookの使い方からPython、Pandasなどの基礎的なメソッドを学習してきました。

第3回となる今回は、Numpyに焦点を当て線形代数の学習を行います。
昨今、AI技術の進展に伴い『線形代数』という言葉を耳にする機会が増えてきました。
それではなぜ今、『線形代数』が注目されているのでしょうか？
それは、ディープラーニングやニューラルネットワークを本質的に理解するためには線形代数の知識が必須となるからです。

本講座は線形代数の知識がない方を対象に、ゼロから線形代数の基礎を学びながら、それをNumPyで実装するというハンズオンを通じて少しずつ理解を深めていきます。
１日目はインプットを中心に、２日目はアウトプットを中心に行います。
NumPyや線形代数は社会人の方にとってはすぐ実務に役立つものではないためやや取っ付きにくい面もありますが、これからAIやディープラーニングの学習をスタートしようと考えておられる方にとってはぜひ学んでいただきたい知識です。

開催場所は大阪市役所すぐのイベント・コワーキングスペースSOLです。平日のお仕事帰りに少人数で一緒に頭と手を動かし、線形代数の基礎を習得してみませんか？

Anacondaはインストール済みでJupyterNotebookやPythonに少し触ったことがあるという方はこちらの第３弾からご参加いただいてもかまいません。ご参加お待ちしております！

対象者

・2回で学ぶシリーズの第1弾、第2弾に参加された方
・Anacondaインストール済みでPython初心者の方
・Pythonでのデータ分析に興味のある方
　※ノートPC をご持参ください。（PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。）

日程・定員・参加費

　１回目：2018年10月3日（金）19:30〜21:30
　２回目：2018年10月10日（水)19:30〜21:30
　定員：6名（最低催行人数3名）
　参加費：3,000円（２回セット料金で初回に前払いとなります。）
　※1回目・2回目ともに別途会場のコワーキング利用料（2h分900円／コーヒー・緑茶・紅茶無料）が掛かります。

本講座で扱うトピック

スカラー、ベクトル、行列
内積、外積
転置、trace、determinant
単位行列、対角行列、対称行列
線形写像
固有値と固有ベクトル
PCA（主成分分析）

プログラム

１回目
19:30〜19:40 参加者自己紹介
19:40〜21:20 Numpyと線形代数の基礎1
21:20〜21:30 質疑応答

２回目
19:30〜19:40 参加者自己紹介
19:40〜20:30 Numpyと線形代数の基礎2
20:30〜21:20 演習
21:20〜21:30 質疑応答

担当講師

加藤 知彦 氏（神戸大学大学院 工学研究科 市民工学専攻・博士課程（前期）1回生）

※ プログラム構成や担当講師に当日変更が生じる可能性がございます。

その他

　Scribble Osaka Lab（SOL）のSlackチャンネルで、Python基礎講座の参加者同士の質問・情報共有用チャンネルを設けております。参加ご希望の方は、申込みフォームのSOLのSlack参加希望にチェックを入れてください。