機械学習・ディープラーニングの為の数学基礎シリーズ<第2弾! 確率・統計と情報理論編> 機械学習・ディープラーニングの為の数学基礎シリーズ<第2弾! 確率・統計と情報理論編>

講師プロフィール

総合ディレクション

講師
田原 眞一氏

田原 眞一

略歴

東京大学大学院新領域創成科学研究科修了。新卒でスキルアップジャパン株式会社に入社後、エンジニアとプロジェクトマネジャーを経験。
その後、株式会社リクルートコミュニケーションズにて複数のAI案件に携わる。現在は、機械学習を体系的に学べ、日本初のJDLA認定プログラムのディープラーニング講座を展開するAIスクール『スキルアップAI』の運営、AIに関するコンサルティング、システム開発や運用なども行う。

メイン講師

講師
明松 真司(あけまつ しんじ)氏

明松 真司(あけまつ しんじ)

略歴

東北大学理学部数学科卒業。その後、個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。著書「線形空間論入門」(プレアデス出版)。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、機械学習、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う。