BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』 少人数セミナー【２日間】 X-WR-CALNAME:機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』 少人数セミナー【２日間】 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:616164@techplay.jp SUMMARY:機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人 数セミナー【２日間】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170325T103000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170326T190000 DTSTAMP:20260408T233111Z CREATED:20170309T085148Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/61616 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n機械学習・ 人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【２ 日間】\n\n\n\n\n\n講師と受講者でインタラクティブに楽 しく学べます\n\nイベント概要\n\n\n\n\n \n \n 内容\n 補 足\n\n\n\n\n \n 時間\n 10:30 - 18:30\n \n\n\n \n 料金\n 50\,0 00円（税込・昼食代込）\n ※ 早割20\,000円OFF、一般枠 も3/31まで5000円OFFキャンペーン中\n\n\n \n 持ち物\n 無 線LANの使用できるＰＣ、ノート、筆記用具\n \n\n\n \n 内容\n １日目\n 数学・プログラミング\n\n\n \n \n ２ 日目\n 数学・プログラミング\n\n\n\n\nブラックボック ス化した機械学習やディープラーニングの技術につい て、手を動かす体験型の集中講義形式により、受講者 の理解をしっかりサポートします。\n\nこんな方々に参 加して欲しい\n\n☆ 機械学習の参考書を買って独学し ようとしたけれど数式の多さに挫折してしまった方\n\n ・機械学習を学びたいけど、どうやって始めればいい か悩んでいる方\n\n・機械学習でどんなことが出来るの かを理解したい方\n\n・機械学習を今後手に付けていき たいエンジニアの方\n\n特徴\n\n授業中も本人の理解に 合わせて、予備の講師が適宜サポートいたします。\n\n 数学とプログラミングは、未経験者・初心者を想定と しておりますので、文系出身の方でも安心して受講し て頂ける講義内容です。\n\n持ち物\n\n・ノート\n\n・筆 記用具\n\n・無線LANの使用できるPC\n　※ 事前にPCの設 定が必要です。\n\nよくある質問\n\nQ. 高校の数学も怪 しい私ですが大丈夫でしょうか。\n\nもちろん大丈夫で す。数学は高校の数学から順序立てて説明していくの で、頑張っていただければ十分ついていけると思いま す。\n\n※ 文系出身のセミナー受講生の感想はこちら\n \nQ. 予習は必要でしょうか。\n\n予習は必要ありません 。\n\n初学者は何から手を付けるかに時間を取られて遠 回りしがちであるため、今回の勉強会でコツを掴んで から、機械学習を学び始めることをおすすめします。\ n\nQ. このセミナーを受けるとどのぐらいのレベルにな るのでしょうか。\n\nこのセミナーのゴールは、「自力 で機械学習の入門書を読み始められるレベル」になる ことです。機械学習の教科書を開いたものの数式を見 て諦めた方が多く、その独学で学ばれるための第一歩 を踏み出せるお手伝いをします。\n\nQ. 領収証を発行可 能でしょうか。\n\n発行可能です。お越しの際にその旨 をお伝えください。\n\nQ. 会社の提出書類として受講証 明書が必要なのですが、いただけるのでしょうか。\n\n こちらも発行の対応をいたします。会社規定のフォー マットがある場合は事前に弊社HPよりお問い合わせい ただけるとスムーズです。\n\n過去の授業の様子\n\n高 校の数学の復習から始まり、最新のディープラーニン グまで数式を書きながら学びます\n\n\n\n代表のポリシ ー「数学は書いて覚えるもの」\n\n\n\n受講者の方もノ ートに書いて手を動かしてもらうことで、初心者にと っては難解な機械学習の数式を体に馴染ませていきま す\n\n\n\nみなさん、非常に真剣に取り組まれています\n \n\n\n機械学習は小さな疑問の積み重ねで挫折してしま うため、適宜質問を受け付けており、いつでも質問で きる環境があります\n\n\n\nこの距離感だからこそ「理 解できる」と感じていただけると思います。\n\nキカガ クのセミナーでは勉強面だけでなく、受講生の交流機 会も大事にしています。\n\n\n\n受講生の方全員でお昼 ごはんを食べます（昼食は弊社で無料でご用意してお ります）。\n機械学習の勉強のつまずきポイントを共 有しあったり、お互い励ましあう仲間が増えて嬉しい との声もいただき、受講生の方に好評の企画です。\n\n 機械学習のプログラミングを学びます。\n\n\n\n講師が その場で一緒にコーディングしながら進めるため、一 行一行理解していくことができます。\n\n実習の時間も 多く設けており、実践的な課題に挑戦できる時間があ ります。\n\n\n\nわからない点はいつでも講師に質問で き、講師がマンツーマンでサポートします。\n\n\n\n最 後には難解な数式やプログラミングを頑張った方々を 讃え、ささやかながら弊社から本セミナーオリジナル の修了証をお渡ししています。\n\n\n\nタイムスケジュ ール\n\n１日目\n\n持ち物：ノート、筆記用具、ノート ＰＣ（タブレット端末は不可）\n\n\n\n\n \n 時刻\n 時 間割\n 授業内容\n\n\n\n\n \n 10:15\n 受付開始\n \n\n\n \n 10:30 – 12:00\n 数学１限目\n 高校の数学と微分の基礎 \n\n\n \n 12:10 – 13:40\n 数学２限目\n 線形代数と確率 統計の基礎\n\n\n \n 13:40 – 14:10\n 昼食休憩\n \n\n\n \n 14:10 – 15:30\n プログラミング１限目\n プログラミン グ体験とPythonの基礎\n\n\n \n 15:40 – 17:20\n 数学３限目 \n 機械学習の初級：単回帰分析と重回帰分析\n\n\n \n 17:30 – 18:30\n プログラミング２限目\n 線形代数演算 と重回帰分析の実装体験\n\n\n\n\n２日目\n\n持ち物：ノ ート、筆記用具、ノートＰＣ（タブレット端末は不可 ）\n\n※ インターネット環境は会場側で準備します。\n \n\n\n\n \n 時刻\n 時間割\n 授業内容\n\n\n\n\n \n 10:15\n 受付開始\n \n\n\n \n 10:30 – 12:00\n 数学４限目\n 機械 学習の中級：パーセプトロンとSVM\n\n\n \n 12:10 – 13:40\ n プログラミング３限目\n データの可視化とSVMの実装 体験\n\n\n \n 13:40 – 14:30\n 昼食休憩\n \n\n\n \n 14:30 – 16:00\n 数学５限目\n 機械学習の上級：ニューラル ネットワークとディープラーニング\n\n\n \n 16:10 – 18: 10\n プログラミング４限目\n ニューラルネットワーク ・ディープラーニングの実装体験\n\n\n \n 18:10 – 18:30\ n 修了式\n \n\n\n\n\nプログラミング言語には、初心者 にも易しいPythonを使用しますので初心者の方もご安心 下さい。\nプログラミングが初めてで自信のない方は ドットインストールのPython3コース（無料）が非常にお 手軽に学ぶことができるため事前に受講されることを 推奨します。\n\n過去の受講者の感想\n\n\n\nKさん（マー ケター・ディレクター職）\n\n応用したい分野\n\nテキ ストの解析\n\n持ち帰りたいゴール\n\n外部のエンジニ アに機械学習の開発を発注できるベースの知識をつけ る\n\nセミナーへの感想\n\n今年参加した勉強会・セミ ナーの中では圧倒的に一番の内容で、2日間集中して取 り組めたことで、体系的な把握と疑問点の解消を行う ことができました。\nPythonとそのライブラリはほぼ初 めて触ったので、ひとつひとつ解説していただけて、 分かりやすかったです。\n\nセミナーの良かった点\n\n\n 手書き：板書をノートに手書きさせるのは記憶に定着 しやすく、良い方法だと思いました。\nお昼のお弁当 ：講師、参加者が一緒にお昼を食べるのは意見交換や 質問ができて、とてもありがたかったです。\n\n\nSさん （システムエンジニア・プログラマー）\n\n応用したい 分野\n\n画像認識\n\n持ち帰りたいゴール\n\n機械学習を 理解するための基礎数学\n\nセミナーへの感想\n\n機械 学習の理論を数学や式をつかって文系の私にでも分か るように説明してくれたのが良かったです。\n2日目に 実際プログラミングを行い、理論を実践できるのも素 晴らしいと思いました。\n\nNさん（インフラエンジニ ア）\n\n応用したい分野\n\nインフラの障害発生予測\n\n 今回の勉強会での学び\n\n実際にノートに数式を書いて みたり、コード書いてみた点について得られた経験値 は大きいと思います。\n関連書籍を読んでみた際の理 解度は段違いに良くなった気がします。\n\nセミナーへ の感想\n\nこれまで体系的に学ぶ機会が無かった事もあ りますが、いくつかの書籍やWebサービス等で機械学習 について勉強してみましたが、内容をなぞってみても イマイチ、理解が深まった気がしませんでした。\n今 回は、時間をかけて順序立てて学習できた点と、直に 顔を合わせてレスポンスを見ながら進められた点がよ かったと思います。有り難うございました。\n\nTさん （マネージャー）\n\n応用したい分野\n\nテキストと画 像の解析\n\n持ち帰りたいゴール\n\n機械学習、ディー プラーニングの仕組みと基礎を学びどういう活用方法 が自社に適切であるかを知る\n\nセミナーへの感想\n\n 高校の数学をほぼ勉強してない無知の自分でも基礎の 基礎から授業で説明くださったので、機械学習のプロ グラムを組む上での最低限必要な知識とロジックを得 ることができました、ありがとうございます！\npython の基礎的な使い方と実際にどういうプログラムで制御 をしているのか実例を交えて体験させていただき、今 まで無意識のうちに難しすぎでダメだろうと感じてい た部分が少し開けた気がしています。\n\n代表スピーカ ー紹介\n\n株式会社キカガク代表取締役　吉崎 亮介\n\n\ n\n京都大学大学院情報学研究科修了(2016年)。\n\n大学院 時代は機械学習による製造業のプロセス改善に従事。\ n\n化学工学界で世界最高峰の国際学会ADCHEMにて最優秀 若手研究賞を受賞。\n\nITベンチャー企業に入社し、新 卒１年目から日本最大規模のゲーム開発者カンファレ ンスCEDEC2016の招待講演を単独で登壇。\n\n2016年12月に株 式会社Caratを設立後、2017年1月に株式会社キカガクを連 続で設立。\n\n運営会社\n\n\n\n株式会社キカガク（http:// www.kikagaku.co.jp）\n\n『あたり前の便利を創ろう』を企業 理念とし、教育（キ）、課題設定（カ）、学習モデル 構築（ガ）、組み込み（ク）の支援を行っています。\ n\nお問い合わせ先\n\n会社HPのお問い合わせより、随時 受け付けております。\n\nご不明な点がありましたら、 お気軽にお問い合わせ下さい。\n\n機械学習を学ぶ仲間 を作りませんか？\n\n機械学習を学ぶ人たちで集まって お酒も交えながらお話できる場もキカガクでは積極的 に作っています。\n\n\n\n初めての方でも仲良くなれる 空間がここにはあります。\n\n\n\nみなさんのご参加を ぜひお待ちしております。\n\n\n\n交流会の過去の様子 やお申込みはこちら\n LOCATION:みんなの会議室（渋谷駅徒歩４分） 東京都渋谷 区渋谷1丁目8番地3号 ＴＯＣ第１ビル３階 URL:https://techplay.jp/event/616164?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR