BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:[未経験からAIエンジニアを目指す] 　人工知能 入門講座　 [定員10名　限定] X-WR-CALNAME:[未経験からAIエンジニアを目指す] 　人工知能 入門講座　 [定員10名　限定] 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:630653@techplay.jp SUMMARY:[未経験からAIエンジニアを目指す] 　人工知能入 門講座　 [定員10名　限定] DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20170826T150000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170826T160000 DTSTAMP:20260406T115611Z CREATED:20170809T120304Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/63065 3?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\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\n\nAI入門講座 3つ の特色\n \n１．基礎の実習\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\n２．質問し放題\n講義期間と講義終 了後1カ月、オンラインでいつでも質問！\n\n\n３．AIを 活用したサービス作成\n1ヵ月後にはAIを活用したサー ビスを完成！\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\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\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講義を理解する為に必要な 周辺基礎の範囲を指定教材にて明確にしますので安心 です。\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。\n\n\n\n\n\n\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\n\n\n\n\nDCGANモデル（画像処理）を利用したサービ スをなぞって作る等知識0からAIの技術を活用したサー ビスを完成させます。(PoC)\n\n\n学習状況や、生徒のア イディアにより実現可能な案を選定します。\n共同開 発したサービスとして自由にPRご活用いただけます！\n PoC：Proof　of Consept (新しい技術や概念の実証)\n\n\n\n\n\n 試作品製作（PoC）を通しビジネスの橋渡しが出来る人 材として力をつけます。\nなぜStudy-AIでの学習がビジネ ス構築に繋がるのでしょうか？上の図をご覧ください 。\n試作品製作を通し、 「人工知能開発ができるベン ダー」側の話す内容や技術水準や得意分野を理解でき るようになります。\nまた、製作実績としてプロトタ イプを提示でき案件発注側への営業も容易になります 。 ブレイン、コンサル、システムインティグレーター (SIer) 、 ハスラー、プロデューサー、ディレクター　 ・・\n呼び方はいろいろですが、特に新しい分野のビ ジネスは、何と何を組み合わせればよいのかに知見の ある、橋渡しが出来る人材が中心になって構築される と考えます。勿論、技術ドリブンで行きたい人にとっ ても、何か作品を作るという方法はもっとも実践的で 効率的な学習方法といえます。\nプロトタイプの作成 を独力で行うには数々の論文を読むなど多大な労力が 必要。現場のAIエキスパートに手順を教わりながら実 体験をし、あとはビジネスに必要なドメイン（分野） だけ自分で学べるという自信がつくところまで効率よ く進みませんか？\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020 @gmail.com\n\n\n\n\n\n開催場所\nスペイシー会議室　セミナ ールームＣ　（東京駅八重洲南口より徒歩3分）\n\n \n 日程\n\n\n\n\n\n９月(第４期)日曜日コース\n2017年９月３ 日(日)13：00～19：00\n\n\n2017年9月10日(日)13：00～16：00\n\n \n2017年9月17日(日)13：00～16：00\n\n\n2017年9月24日(日)13：0 0～16：00\n\n\n\n\n1日速習講座　～資料を事前にお渡しし ます。予習もしてきた上で最高の効率で一気にディー プラーニングを身につけよう。　\n\n\n\n開催日\nテーマ \n時間\n\n\n2017年8月5日 [終了]土曜日　＠東京開催\n画像 認識（座学ハンズオンのみ）\n9時～19時\n\n\n2017年9月24 日　日曜日　＠大阪開催\n画像認識（座学ハンズオン のみ）\n9時～19時\n\n\n2017年10月15日日曜日　＠東京開催 　\n画像認識（座学ハンズオンのみ）\n9時～19時\n\n\n\n\ n\n\n予習復習について\n\n毎回の講義後に次回のモジュ 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\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020 @gmail.com\n\n \n\n\n\n\n\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\nTakahiro Nakaya\n略歴\nGrad uated from The University of Tokyo (Engineering)\nFreelance Data Scientis t / AI engineer / Consultant\nExperienced a lot of project related to dat a science\n(Finace\, Electric\, Web-Marketing\, Medical\, Education)\nExp erienced not only typical data\, but also text and image data\nMainly use python\n\n※担当講師は講座により異なります。実務経 験の豊富なエキスパートのAIエンジニアが担当します 。\n\n\n\n\n \n受講料\n\n\n1カ月コース\n\n即日コース（12H ）\n\n※試作品製作は1カ月で出来る範囲で終了します 。1日速習コースの場合は試作品製作はありません。講 義後も1カ月間オンラインで質問可。 尚、1日速習コー スの場合オンラインサポート2週間のみの場合は、98\,00 0円となります。\n\n講義後も1カ月間オンラインサポー トオプション　3万円　→　無料！\n複数講座の受講を 希望の方は2講座目より5万円割引（第１～２期入門勉 強会及び即日コース受講者も割引対象となります。）\ n法人名義での領収書発行が必要な場合は、法人扱いと なります。\n個人の場合最大3回まで分割でのお支払い が可能です。\n\n\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\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\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\n20 17年7月　チャットボット製作講義風景　講師：Nakaya\n\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 \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 \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A I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）\nTensorFlow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 \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一生懸 命に取り組む姿勢が素晴らしく、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\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.1ヶ月でど 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.C hainer又はTensorFlow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.今回は画 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\n070-1392-0 909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\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）\nAIコーデ ィーネーター認定証（上級）\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 \n主宰：　Stu dy-AI\n東京都渋谷区鶯谷町3-1 SUビル401　株式会社ナトフ 渋谷営業所\nお問合わせ先メール 　: studyai2020@gmail.com 電話番号 : 070-1392-0909\n\n\n事務局代表：河村渚\n \n日本 女子大学家政学部卒業。 歌手、司会業など声に関する 仕事を中心に、幅広く活躍。 2010年から3年間、FM横浜 のレギュラーレポーターを務める。 2014年春には沖縄 国際映画祭にNHKどーもくんバン ドの歌のお姉さんとし て出演。 不登校の学生の復学支援カウンセラー、学習 指導員としても長年活動を続けている。\n[メッセージ] 「AIって、聴いたことある。」「なんとなく興味はあ るけど、何から勉強したらいいんだろう？」「実際、 どんなことに役立つの？」そんな風に考えている方が 多くいらっしゃると思います。AIの基礎から一緒に楽 しく勉強していきましょう\n\n\n \n \nc 2017 Study-AI. All Ri ghts Reserved.\n\n \n\n\n  LOCATION:スペイシー会議室　セミナールームC 東京都中央 区八重洲2-2-1　（日本酒類販売新八重洲口ビル 地下一 階) URL:https://techplay.jp/event/630653?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR