BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【5/20\, 5/21】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:【5/20\, 5/21】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:621846@techplay.jp SUMMARY:【5/20\, 5/21】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:20170520T103000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170521T190000 DTSTAMP:20260404T074536Z CREATED:20170515T102203Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/62184 6?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』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 \ n 時間\n 10:30 - 18:30\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\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 タベース操作と可視化\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 - 15:5 0\n プログラミング４限目\n 重回帰分析とSVMの実装\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\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大丈夫です。\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。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\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\n201 6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:【5/20\, 5/21】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） 東京都豊島区池袋2-72- 8 笹井ビル 2F URL:https://techplay.jp/event/621846?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR