BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AI超入門講座～初心者が3時間でAIの赤本が読め そうになる～ X-WR-CALNAME:AI超入門講座～初心者が3時間でAIの赤本が読め そうになる～ 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:648069@techplay.jp SUMMARY:AI超入門講座～初心者が3時間でAIの赤本が読めそ うになる～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20171222T183000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20171222T213000 DTSTAMP:20260409T081311Z CREATED:20171130T042819Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/64806 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n お申 し込みはこちら！1２月２２日（金）070-1392-0909 (10:00 - 1 8:00) studyai2020@gmail.com AI超入門AIを学びたいけれど、 数学が分からない。プログラミングも分からない。そ んな方必見！一緒に基礎から学びましょう！※今回は3 時間のショートVerなので、AIに必要な数学のイメージ が出来るまでです。復習用資料を配布しますので自宅 でプラス6時間ほど演習頂く事でAI、特にディープラー ニングに必要な数学が怖くなくなっています。概要今 後人工知能を独学、あるいは講習などで勉強される際 の基礎体力を効率的に身に着けて頂ける内容対象これ からAIを勉強したいけど数学に自信がない方プログラ ミングの経験がない、またはほとんどない方人工知能 に関しての本は多く出版されていますが、まず前提と なる数学が分からないと先へ進めません。そこで、本 講座では独学で人工知能を学ぶ方のために基礎となる 数学、プログラミング知識を身に着けて頂けるように しました。ゴールAIを独学できる準備が整う　下記AIを 学ぶ方に最も読まれている教科書（通称：赤本）が一 人で読めるように自信がつくことが目標です。これか らAIを学びたい方必見！初心者目線の講義であるため 、気軽に参加でき、しっかりと学べる点AIを学ぶ際に 必要な数学の分野をピンポイントでかつ最短でマスタ ーできる点前提となる知識Progateという初心者向けプロ グラミング学習ソフトがございます。そちらに会員登 録し、pythonのⅠ～Ⅲまで事前に学習していただきたい と思います。（全学習時間：およそ5時間半）講座の理 解が深まるためです。少し大変だと思いますが、一緒 に頑張りましょう！URL：https://prog-8.com/①会員登録 ②様々な言語の一覧からPythonを選択 ③その中のⅠ ～Ⅲまでを学習 お申し込みはこちら！1２月22日070-13 92-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com 日程開催日時間2017 年12月22日(金)1８：３0～2１：３0※受付：開始時間の10 分前より会場九段下駅徒歩30分　りそな九段下ビル５F 持ち物筆記用具ノートパソコン参加費16\,000円(税込)　 チケットを必ず事前ご購入下さい。※各種クレジット カード及びコンビニ払いが可能です。お申し込みはこ ちら！1２月２２日070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail. com メイン講義（３時間）アジェンダ※アジェンダ 及びタイムスケジュールは予告なく変更の場合があり ます。<講義予定>パソコンの操作に慣れよう高校数学 をPythonを使って復習しようニューラルネットワーク入 門ニューラルネットワークの復習順伝播を学ぼう線形 回帰　～ディープラーニングの一番基礎となる数学の 考え方～教材教材は2000ページにわたるオリジナル教材 です。参加者にはその他に復習用の教材も差し上げま す。また、環境構築用のビデオや資料も充実している 為、今までプログラミングやAIをやろうとしてスター ト時点で挫折してしまった方に特にお勧めする講座で す。また、本講義では扱いませんがAIの力により数学 を7倍の速度で学べるツールも紹介します。（小学～高 校数学）これにより本当に1から数学を網羅するという 手段も取れます。AIの学問領域は膨大なので、まずど こをどのように学ぶと何ができるか、教材はどうする かなどの情報収集や効率的な学びの段取りが勉強成功 の全てといっても過言ではありません。各セクション ごとにロードマップを設け、「なぜ」「何を」やって いるのか明確にしながら進んでいきます。最初はとっ ても簡単なところから、丁寧に、丁寧にイラストを用 いて説明します。まだ出て来ていない言葉を省いたり せず、順番にやっていきます。まったく0から始めた方 も３時間後には、こんな内容も「スーと」分かる気に なっているはずです。講義を受ける前の注意事項本講 座は、AIを学ぶ上で必要最低限の数学に絞り、その数 学セクションで学習したことをすぐにPythonを用いたプ ログラミングで表現していきます。またプログラミン グや数学初学者の方がつまずいてしまいそうな箇所を 詳しく解説していきます。そのため本講座は、初学者 の方がいち早くAIの学習に辿り着けるよう、なるべく 平易な言葉やイラストを用い、難しい定義や数式など を分かりやすく伝えるよう構成してあるため、数学的 には厳密性に欠ける可能がありますが、これからAIを 勉強したいけど、高校で習った数学もほとんど忘れて しまった方やプログラミングの経験がない、もしくは ほとんどない方が本講座の対象となります。大工さん 、漫画家さん、農家さん、学生さん、いろいろな職業 の方が参加されています。　12月22日開催の本講座は本 来9時間で構成された赤本を独力で読むための講座を3 時間に圧縮しています。本講座の出席で「独力で読み 進めるイメージ」は出来ますが確実に読み進める為に は、自宅に帰ってから復習資料や配布資料を自習して ください。12月22日の講義は、最もイメージがつきにく い数学の線形回帰の部分などを中心に凝縮したリーズ ナブルな開催となっております。Q&AQ. 必要となる数 学の知識はどの程度ですか。A.　本講座はAIを学ぶ上で 必要な数学を基礎から学ぶことができるので数学の知 識は問いません。Q. 自分だけ講義に付いていけなく なるのではないかが不安です。A.　ご安心ください。 本講座は少人数制ですので、講師の先生が一人ずつフ ォローしながら、進めていきます。Q. 参加者はどの ような方がいらっしゃいますか。A. 大学生から、年 配の方まで幅広い年代の方が参加されています。ITに 関わりのない初心者の方も多く参加されています。お 申し込みはこちら！1２月２２日070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com 主催Study-AI（人工知能入門勉強会） お問い合わせはお気軽にHP：http://study-ai.com/Eメール：st udyai2020@gmail.com電話：　070-1392－0909セミナーや補習会も 好評。　写真は人工知能の未来予測講演。その他に、 数学のどの部分を勉強すると機械学習の理解が深まる かなど、これから人工知能を０から、１から勉強した い方向け、ビジネスに活かしたい方向けの勉強会です 。※本講座は会場の都合で音楽はありません、予めご 了承ください。 LOCATION:りそな九段ビル5階（九段下駅徒歩30秒） URL:https://techplay.jp/event/648069?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR