BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【4/15(土)】機械学習・人工知能『脱ブラック ボックス』セミナー （１日超短コース） X-WR-CALNAME:【4/15(土)】機械学習・人工知能『脱ブラック ボックス』セミナー （１日超短コース） 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:617393@techplay.jp SUMMARY:【4/15(土)】機械学習・人工知能『脱ブラックボッ クス』セミナー （１日超短コース） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170415T103000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170415T213000 DTSTAMP:20260403T221912Z CREATED:20170324T041700Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/61739 3?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\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 内容\n 補足\n\n\n\n\n 時間\n 10:30 - 18:30\n \n\n\n \n 料金\n 50\,000円（税込）\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※ ２日間の脱ブラックボックスセミナーと 同内容であり、１日でぎゅっと濃縮して学びたい方の ためのコースです。\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忙しいビジネスマンのための２ 日間のセミナーから必要な箇所のみ抜き出した超短コ ースが初登場！\n\n１日で機械学習に必要な数学とプロ グラミングをギュッと濃縮して学ぶことができます。\ 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ダメだった方\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タイムスケジュール\n\n持ち物： ノート、筆記用具、ノートPC\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 開場\n \n\n\n \n 10:30 - 10 :45\n 自己紹介タイム\n \n\n\n \n 10:45 - 11:00\n イントロ ダクション\n 人工知能と機械学習とディープラーニン グって結局何が違うの？\n\n\n \n 11:10 - 12:00\n 数学１ 限目\n 高校の数学から微分まで\n\n\n \n 12:10 - 13:00\n 数学２限目\n 機械学習の初級：単回帰分析\n\n\n \n 13: 00 - 13:30\n 昼食\n お弁当を準備しております\n\n\n \n 1 3:30 - 14:30\n 数学３時限目\n 線形代数\n\n\n \n 14:40 - 15: 30\n 数学４時限目\n 機械学習の初級：重回帰分析\n\n\n \n 15:40 - 16:30\n プログラミング１時限目\n 線形代数 の演算と可視化の練習\n\n\n \n 16:40 - 18:00\n 数学４限 目\n 機械学習の中級：パーセプトロンとサポートベク ターマシン\n\n\n \n 18:10 - 19:00\n プログラミング２時 限目\n 重回帰分析とSVMの実装練習\n\n\n \n 19:10 - 20:10\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 20:20 - 21:30\n プロ グラミング３時限目\n ニューラルネットワークの実装 練習\n\n\n\n\n時間の都合上、Pythonの簡単なプログラミン グの練習は事前に予習していただきます（申込後に連 絡いたします）。\n\nPCの環境設定は以下をご覧くださ い。\n\n・Macの方\n【決定版】WindowsでPythonを使って『機 械学習』を学ぶための環境構築\n\n・Windowsの方\n【決定 版】WindowsでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環 境構築\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（インターネット環境は会場側で 準備）\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。\n\n 数学は高校の数学から順序立てて復習していくので、 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事前に必要な知識は『y=ax』『y=x^2』『(x)' = 1』。\n\n この数式に心当たりがあれば大丈夫です。\n\nQ. プログ ラミングをしたことがないのですが大丈夫でしょうか 。\n\nこちらももちろん大丈夫です。\n\n予習の難易度 も高くないため、事前に勉強していただければ問題ご ざいません。\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。\n\n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\n過去の授業の様子\n\n\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。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\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 にしており、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\n\n機械学習のプ ログラミングを学びます。\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\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 LOCATION:アクアミーティングスペース渋谷（渋谷駅から徒 歩５分） 東京都渋谷区道玄坂1丁目22-12 和孝渋谷ビル 　１０Ｆ URL:https://techplay.jp/event/617393?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR