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』 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』 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:617387@techplay.jp SUMMARY:機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミ ナー【２日間】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170401T103000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170402T183000 DTSTAMP:20260601T133930Z CREATED:20170324T033554Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/61738 7?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 \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　Macの方はこちら、Windowsの方はこちら\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\n Q. 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 1 0:30 – 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Pyth on3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\n N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 LOCATION:107 ＭＹオフィス（新宿駅東口徒歩３分） 東京都 新宿区歌舞伎町1-16-3 新宿スクエアビル　３階　１０7 URL:https://techplay.jp/event/617387?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR