BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【関西開催】一日速習人工知能入門講座 [説 明会] X-WR-CALNAME:【関西開催】一日速習人工知能入門講座 [説 明会] 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:630372@techplay.jp SUMMARY:【関西開催】一日速習人工知能入門講座 [説明会] DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170902T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170902T143000 DTSTAMP:20260513T230317Z CREATED:20170807T080453Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/63037 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n\n\n \n\n\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n 　 仮お申し込みはこちらから\n※受け付けはお申込み 順となります。予めご了承ください。\n※関西での説 明会はありません。上記より直接申し込まれるか、一 度東京の説明会へご参加ください。ある程度決めてお られる方には、当日お申し込みやどんな準備（予習） が必要かのお話も可能です。 説明会は講師が参加でき ない場合もありますのでご了承ください。（アシスタ ント講師やスタッフの場合もあります。）\n\n\n\n\n\n \n \n\n\n\n\nこの程度のモデルはこの講座で作れるようにな る！\n\n\n\n\n\n\n\n昨年話題になりましたがご存知でしょ うか？きゅうり農家さんが自作でAI搭載自動仕分けマ シーンを製作した例\n今までの技術キュウリの等級判 断は実は非常に複雑な要素が組み合わさっていて今ま でのIT技術では対応ができず、おばちゃんの経験に頼 るよりなかった。 AI技術で 正確な等級判断が可能にな り仕分けにかかる人件費削減に。他の農家や作物でも 応用可能である。\n公式ブログ\n\n\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n\n\n\n理論と実装が出来るプ レミアム講師\n講師紹介\n\n\n\n大政孝充\n株式会社ウェ ブファーマー代表 １９７５年、愛媛県生まれ。\n京都 大学工学部卒。学術修士。在学中に国家公務員１種試 験に合格。\n２００６年に株式・ディリバティブ投資 を始め、８年で資産を７５倍にする。\n金融商品のデ ータを解析する傍ら、人工知能の研究に従事する。こ れまでディープラーニングや深層強化学習の新しいモ デルを提案している。\n単独で理論から実装まで手が ける。また企業向け人工知能のコンサルティングや一 般者向け深層学習勉強会などを開催している。\n第１ 回人工知能ハッカソン　in メディア工房にて優勝。\n 第２回全能アーキテクチャ・イニシアティブハッカソ ンにて敢闘賞を受賞。\n\n\n \n\n\n\n\nAI入門講座 3つの特 色\n\n\n\n質問し放題\n\n講義終了後2週間、プレミアム講 師にオンラインでいつでも質問！\n\n\n\n\nAIサービス作 成する力\n\nAIを活用したサービスを完成させる基礎を 身に着ける！\n\n\n\n３．体系的な基礎\nディープラーニ ングの基礎からキチンと学び応用力をつけます。 実際 のコードを見る\n\n\n\n\n\n\n教材紹介（抜粋）\nコードも 丁寧に紹介します。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n対象者\n\nAIを使 ったビジネスを、もっと深いレベルで提案したい、 自 ら試作品を作ってしまう力がほしい方。\nAIのエンジニ アを目指したい方。\n\n前提となる知識\n\nプログラミ ングの知識\n高校数学の知識 一部、偏微分や行列など 大学数学の範囲もありますが、講義を理解する為に必 要な周辺基礎の範囲を明確にしますので安心です。\n\n \n\n\nWi-Fi環境はありますが、容量に限りがあるので、 ご持参頂くとよりスムーズです。\nPC電源用に延長コー ドをお持ちの方は、ご持参いただけると助かります。\ n\n\n\n\n\n\n1日10H集中カリキュラムと2週間オンラインサ ポートで一気に学ぶカリキュラム\n\n\n\n\nビッグデータ の実際のビジネスへの活用アプローチを理解する。\n 機械学習の分析アプローチを理解する。\n機械学習の 実装演まで行い、イメージを掴む。\n\n\n転移学習まで できるようになればビジネスに一気につながります。\ n転移学習とは、わかりやすくいうとコピー。Googleや研 究機関が莫大な費用をかけて開発した学習モデルが論 文やオープンソースとして 公開されています。これら をコピーして活用する力がつけば、小さなリソースで ビジネスに繋げることができます。\n\n\n\n\n\n\n日程\n\n\ n1日速習コース\n\n\n\n開催日\nテーマ\n時間\n\n\n\n東京： 8月5日（土）\n　　　終了\n\n画像認識系 \n9時～21時（ 予定）\n\n\n大阪：9月24日（日）\n画像認識系 \n9時～21 時（予定）\n\n\n東京：10月15日（日）\n画像認識系 \n9時 ～21時（予定）\n\n\n\n\n\n■予習復習について\n\n講義前 に講義モジュール（ソースが書いてあるフォルダ）に アクセスできるようにしますので、予習が可能です。\ n\n■発展課題\nディープラーニングの学習部分（誤差 逆伝播法・勾配降下法）と言われる箇所を理解すると データ分析やモデルの構築、改変などが 容易になりま す。\n学習部分には、偏微分・行列・スカラーなどの 高度な数学が含まれるため講義では概論と流れの理解 のみ説明します。\nただし、発展課題を配布しますの で理解が深まり、わからない部分は質問をすることも できます。（希望者のみでOK）\nまた、ピンポイントで 学ぶ必要がある数学部分を提示しますからこの機会に 、高度ですがごくごく一部必要な部分の数学のみを\n 復習・マスターすれば一気に希少なAIエキスパートと しての道が開けるでしょう。\n\n\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 1 8:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n\n\n\n受講料\n\n\n破格の98000円 ～\n2週間オンラインサポート付き　98000円！　定員10名 までです！\n復習課題が充実\n\n講義は予習もしっかり して、1日で効率よく実施し、自宅に帰ってからも充実 の復習カリキュラムに挑戦してください。\nオンライ ンサポート2週間延長オプション ＝ 1カ月サポート（+2 万円）もありますから安心です。また、その後も何ら かのオンラインサポートや 転職、案件、スタートアッ プなどのオフラインサポートもご相談ください。\n\n\n お申し込みの流れ\n\nお電話でもお気軽にご質問くださ い！ 070-1392-0909 studyai2020@gmail.com\n\n\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n\n\n\n\nAIを学んで出来ること 。\nベージュの部分を学ぶと、人間社会をより便利に 出来ます！\n図をご覧ください。\n（日経新聞に連載を 持ち、テクノロジー・ロードマップ2017-2026編集など人 工知能のスペシャリストとして現役第一線で活躍する 、 NTTデータ研究所　神田武先生よりStudy-AIに特別寄贈 頂きました。）\nAIを取り巻く環境は、人間の社会を機 械学習（アルゴリズム）を使って効率化するという構 図で見ると 非常に単純に表せることがわかります。\n この構図自体は第一次AIブームの頃から変わっていま せんがそれを取り巻く大量のデータの蓄積、機械学習 の精度が格段に上がったこと、それをアクチュエイト （実現）するARやVR、Iotなどの技術も指数関数的に伸び ているということが第三 次AIブームの正体です。\n今 、機会学習を学ぶと現実社会の問題（特に今まで見向 かれなかった分野）を解決出来るだけの準備が整って いるという事が言えます。\n\n\n\n\n\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n\n\n講義風景\n\n\n\n2017年5月 講座風景　講師：大政会場：株式会社セラク（先端農 業IOTを扱）\n\n\n\n2017年7月　チャットボット製作講義風 景　講師：Nakaya会場：Andy（ジャズバー）\n\n\n\n\n\n\n受 講者の声\n\n\nY.Kさん（30代　エンジニア）\n今までこの ようなAIを体系的に基礎から学べる講座がなかったの で非常に助かっています。復習課題が充実しているの もありがたいです。\n\n\nY.Nさん（20代　エンジニア）\n まだ受講中なのですが、Study-AIの講座を受けているこ とをPRして転職活動がうまく行きました。未経験です が機械学習のエンジニアとして内定しています。これ からは業務で活用するのでさらに一生懸命取り組みた いと思います。\n\n\nT.Nさん（20代　デザイナー）\nPython を勉強するのも始めてだったのでついていくのに必死 です。さらにAIの分野が数学からいろいろなフレーム ワークまで幅広く何から手を付けて良いかわかりませ んでした。でも、周りの方や講師の先生が非常に親切 に接してくれたので何とか自分にもAIの世界が分かっ てきました。\n\n\nN.Sさん（40代　エンジニア）\nTensorFlo wの仕組みが目から鱗でした。別の分野のエンジニアで 昔プログラミングも扱っていましたが、この講義は感 動の連続です。\n\n\nK.Sさん（50代　研究者）\n私のクラ スは予習資料が事前に配布され、講義では活発に質問 が飛び交うなど受講者が取り組む姿勢が非常にレベル の高いクラスと感じました。若い方に負けないよう頑 張っています。\n\n\n\n\n\n\nQ&A\n前提となる基礎について \n\n\nQ.「数学」はどの程度必要ですか？\nA. 講義は知識 ０でも理解できる構成としました。\nただし、その後 もっと深く知るには必ず必要になります。\n中学＋高 校の数学の必要部分＋線形代数の一部の理解ができる よう、必要な勉強範囲をお教えします。また、希望が あれば合同の質問会などフォローアップ を出来る限り サポートします。\n\n\nQ.宿題は必須か\nA. 是非行って 欲しい。\n講義時間でできることには限界がある。特 にプログラムを自分で打って、走らせ、検証するとい う作業を行わなければ、身につかない。\n\n\nプログラ ム経験者のよくある質問（他に質問がありましたらお 気軽にお問い合わせください）\n\n\nQ.作成するコード は全て解説してもらえますか？\nA. 基本的な部分は解 説する。\nただし後半の講義においては概念的な説明 の部分もあります。\n\n\nQ.2週間でどこまでのスキルが 身につきますか？\nA. 現状で最もビジネスに活かしや すい、画像の分類タスクができるようになります。具 体的には既存のモデルを転移学習させることで、新た な分野の画像を分類します。\nこの手法は現在最も活 発に行われている手法の１つです。\n\n\n\n\nQ.どのよう なフレームワークを使用しますか？\nA. chainer又はtensor flowを使います。\nChainerは日本語のサポートが充実して いるし、インストールが簡単。初心者にも使いやすい 構造となっています。\nTensorflowはGoogleが多大なコスト をかけて自社開発した人工知能のフリーライセンス版 、本格的なサービス導入が低コストで可能です。\n\n\nQ .別のプログラミング言語を使っているが、Pythonを学ぶ 必要がありますか？\nA. 機械学習、特にディープラー ニングではPythonがデファクトスタンダードになりつつ ある。\nこの際pythonを学んで欲しい。\n\n\n\n\nQ.画像以 外に興味があるのだが・・・\nA. 回は画像に特化した 講義となるが、pythonによるプログラムの書き方、パラ メータの調整法、ニューラルネットの基礎知識は自然 言語処理や時系列データ処理にも共通します。\n是非 本講座をお受けください。\n\n\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:0 0) studyai2020@gmail.com\n\n\n\n\n\n認定証発行\n\n\nAIコーディ ーネーター認定証（中級）\n※課題提出状況などを把 握し一定のレベルに達したと認められた場合にのみ発 行申請可。（無料）\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n \n 2017 Study-AI. All R ights Reserved.\n\n \n\n LOCATION:梅田貸会議室ハピネス-Happiness- 大阪府大阪市北区 太融寺町2-18 富士林プラザ8 番館7F URL:https://techplay.jp/event/630372?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR