オンライン開催に変更しました。ご注意ください

Machine Learning A Probabilistic Perspective 輪読会について

機械学習、ディープラーニングの理解に必要となる基礎理論を網羅した大作「Machine Learning - A Probabilistic Perspective (MLaPP)」をじっくりと学んでいく会です。
Christopher Bishop著のPRMLの発展版とも言われ、機械学習を根本から理解したい方におすすめです。

主催者側もこの分野に関しては素人なので、一緒に学んでいきましょう。

使用するテキスト

「Machine Learning - A Probabilistic Perspective」

• アマゾン
  ※ネットでPDF版が落とせるようです
  

キーワード

人工知能、機械学習、確率統計

前提となる知識

• 線形代数の基礎
• 確率統計の基礎

日時

2020年4月19日（日）　13:30〜15:30

その後の予定（仮）
　2020年5月17日（日）
　2020年6月21日（日）

タイムテーブル

前回までの内容

今回の内容

Section 4 Gaussian models P125 -
　講師：Tamaki Okuiさん

範囲が変更になりました
Section 5 Bayesian statistics P149 - P165
　講師：山本

事前準備

可能であれば今回の範囲を一通り読んできてください。
読んでなくても参加可能です。
聴講だけの方もwelcomeです！

参加費

無料
※ 「強化学習 輪読会」から続けて開催します

会場

オンライン開催（Zoomによる開催を予定しています）
申し込みされた方に別途URLをお伝えします。

同時開催の輪読会について

当イベントの開催前の13:30から「強化学習 輪読会」を開催します。
強化学習で使われる理論を深く学ぶための本「強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」を輪読していく会です。

slack

slackに専用ルームがあります。参加ご希望の方は管理者までメッセージをお願いします。