BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【4/29\, 4/30】機械学習・人工知能『脱ブラック ボックス』セミナー （キカガク） X-WR-CALNAME:【4/29\, 4/30】機械学習・人工知能『脱ブラック ボックス』セミナー （キカガク） 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:619387@techplay.jp SUMMARY:【4/29\, 4/30】機械学習・人工知能『脱ブラックボ ックス』セミナー （キカガク） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170429T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170430T190000 DTSTAMP:20260408T053217Z CREATED:20170417T112644Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/61938 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 内容\n １日目 数学\n\n\n \n \n ２日目 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\nPCの 事前設定\n\nお手持ちのPCへの環境構築が事前に必要で す。\nMacの方はこちら、Windowsの方はこちらを参考にし て設定をお願いします。\n\nプログラミングが初めてで 不安な方はドットインストールのPython3コースが非常に 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、無線LAN接続できるPC\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 - 11:00\n イントロダクション\n 機械学 習とは？\n\n\n \n 11:00 - 12:00\n 数学１限目\n 微分の基 礎\n\n\n \n 12:10 - 13:40\n 数学２限目\n 機械学習の初級 ：単回帰分析\n\n\n \n 13:40 - 14:20\n 昼食およびディス カッション\n お弁当を支給\n\n\n \n 14:20 - 15:20\n プロ グラミング１限目\n Pythonの基礎\n\n\n \n 15:30 - 16:30\n 数学３限目\n 線形代数の基礎\n\n\n \n 16:40 - 17:30\n 数 学４限目\n 機械学習の初級：重回帰分析\n\n\n \n 17:40 - 18:30\n プラグラミング２限目\n Pythonによる線形代数 の演算（numpy）\n\n\n\n\n２日目\n\n持ち物：ノート、筆記 用具、無線LAN接続できるPC\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 - 11: 00\n イントロダクション\n データ解析の流れ\n\n\n \n 11:10 - 12:40\n 数学５限目\n 機械学習の中級：パーセプ トロンとSVM\n\n\n \n 12:50 - 13:40\n プログラミング３限 目\n Pythonによるデータベース操作（pandas）と可視化（ matplotlib）\n\n\n \n 13:40 - 14:20\n 昼食およびディスカッ ション\n お弁当を支給\n\n\n \n 14:20 - 15:50\n プログラ ミング４限目\n 重回帰分析とSVMの実装（scikit-learn）\n\ n\n \n 16:00 - 17:20\n 数学６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 1 7:30 - 18:30\n プログラミング５限目\n ニューラルネッ トワークの実装体験（chainer）\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 、プログラミング初体験の方でもご安心ください。\n\n 持ち物\n\n\nノート\n筆記用具\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\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文系出身でセミナーを受 講していただいた方の感想をこちらでご紹介いただい ているので、ぜひご覧ください。\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もち ろん大丈夫です。\nプログラミングが初めてで不安な 方はドットインストールのPython3コースが非常にお手軽 に学ぶことができるため事前に受講されることを推奨 しております。\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。\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\n Q. 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講師紹介\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\n１日目は高校の数学の復習 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\n２日目は機械学 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/619387?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR