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:630822@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:20170820T130000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20170820T140000 DTSTAMP:20260421T061032Z CREATED:20170811T060317Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/63082 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\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\n１日速習コース （10H）\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\,000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@g mail.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\n2017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\n Y.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）\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\n K.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.Chainer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。\nTe nsorflow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\n070-1392-0909 (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：　Study-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 　: s tudyai2020@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。 201 4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. 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