BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC: AI超入門講座　- AIプログラミングと背景にあ る数学の考え方　【数学嫌い歓迎　～まずは全体像を 掴もう。】 X-WR-CALNAME: AI超入門講座　- AIプログラミングと背景にあ る数学の考え方　【数学嫌い歓迎　～まずは全体像を 掴もう。】 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:652933@techplay.jp SUMMARY: AI超入門講座　- AIプログラミングと背景にある数 学の考え方　【数学嫌い歓迎　～まずは全体像を掴も う。】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180128T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180128T123000 DTSTAMP:20260501T050214Z CREATED:20180107T021144Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65293 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n \nAI超入門講座　- AIプログラミングと背 景にある数学の考え方　【数学嫌い歓迎～まずは全体 像を掴もう。】\n概要\nAI・機械学習の中でも特に線形 回帰ロジスティック回帰ディープラーニングの実装方 法(プログラミング)について基本的なアルゴリズムを 解説とともに学び、実際に実装を行う。超初心者向け に現役AIエンジニアが直接講義する希少な機会です。 超初心者向けですが本格的に基礎を抑えたうえでAIの 全体像が理解できる講座です。また、ディープラーニ ングを勉強するにあたり、最低限必要な数学の知識を 知り、自身のゴールに必要な単元を効率的に学ぶ為の 基礎知識を得ます。ハンズオンあり。\n\n1日目：　タ イムスケジュール　₋1月28日（日曜日）\n\n時間内容\n 　9:20〜受付開始　9:30〜12:30線形回帰モデル線形回帰モ デルを実装　-　線形回帰モデル線形回帰モデルとは： 　AIやデータサイエンス（統計学）の基礎となるシン プルな考え方です。広範なAIという分野の基礎の考え 方を腑に落とす為に肝となる部分です。線形回帰モデ ル回帰モデルをお勉強結果を綺麗（格好良く）に可視 化　⇒　勉強会参加の成果物（報告）として自社にお 持ち帰り頂きます。\n12：40閉場\n\n※ 当日予告なく時 間配分・内容が変更になる可能性がございます。\n\n２ 日目：　タイムスケジュール　₋2月18日（日曜日）\n\n 時間内容　13:20〜受付開始　13:30〜16:30ロジスティック 回帰モデルを実装　-　ロジスティック回帰とは：　線 形回帰の応用編です。AIの全体像をより広範で深い範 囲が理解できます。ロジスティック回帰モデルをお勉 強結果を綺麗（格好良く）に可視化　⇒　勉強会参加 の成果物（報告）として自社にお持ち帰り頂きます。1 6：40閉場※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる 可能性がございます。\n\n3日目：　タイムスケジュー ル  ₋3月18日（日曜日）時間内容　13:20〜受付開始　13 :30〜16:30ディープラーニングの実装方法(プログラミン グ)　-　ディープラーニングとは：　AIやデータサイエ ンス（統計学）の中で近年のAIブームの牽引役となっ た機会学習の手法の一つです。前段の回帰問題のイメ ージを持ったうえでご参加頂くとよりスムーズにディ ープラーニングの全体像を掴めるでしょう。ディープ ラーニングの実装方法(プログラミング)をお勉強結果 を綺麗（格好良く）に可視化　⇒　勉強会参加の成果 物（報告）として自社にお持ち帰り頂きます。16：40閉 場※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性 がございます。\n登壇者\n\n\n \n \n \n ニックネーム：Kim (博士号：機能数理学)\n 20 13年4月~現在：大手通信会社にてAIエンジニアとして勤 務※社内講師として社内認定を受け、主業務とは別に 「社員向けの研修」を担当自己紹介：AI・機械学習に 関する業務に携わり、業務内容は最新研究の調査、与 えられたデータの分析、機械学習アルゴリズムの実装 など多岐にわたる。休日にはフリーランスの統計家と して、AIの初学者向けに講義を実施している。受講者 のみなさまへのメッセージ：AI・機械学習を理解する ためにはいくつかの分野の知識が必要です。例えば、 「プログラミングスキル」、「数学の力」や「データ を取り扱うためのスキル」などです。僕が担当する講 義では、それらのスキルを必要最低限にまとめ皆さん にお伝えすることで、一人でも多くの方がAI・機械学 習を楽しみながら学べるよう構成されています。また 、AIや機械学習と呼ばれるものの正体が「何か」を知 ることで、それらを理解するまでの課題が明らかにな ります。講義中に紹介するAI・機械学習の内容を理解 し、みなさん自身がハンズオン形式でプログラミング をすることで「知る」と「作る」の両方を達成するこ とが本講義のゴールでもあります。もちろん、理解す るのに難しい部分があればその部分はお手伝いさせて いただけると幸いです。\n\n\n参加対象AIプログラミン グを勉強してみたい方。AIに使われている数学を勉強 してみたい方。超初学者向け。主に法人費用での参加 者対象。※少しかじっている方もご参加頂けるが、講 義はあくまで超初心者向けとなる。※ プログラミング 自体が全く未経験の方は、受講前に5～6時間無料教材 等でご自宅での自習をお願いしております。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。（無料）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。　※プログラマ₋の方は学習不要です。少 し大変だと思いますが、一緒に頑張りましょう！URL：h ttps://prog-8.com/①会員登録②様々な言語の一覧からPython を選択\n持ち物\n\nノートPC　 ※ WindowsかMacを想定。　 　名刺1枚 　　※ 受付時にお渡し下さい。\n\n参加費\n\ n全三回受講（1月28日　/　2月18日　/　3月18日）90\,000円 　※前払い限定です。※法人費用でお申込みの方はご 希望により領収書、講師からの講評文（報告用）を送 付させて頂きます。※個人でお申込みの方（法人から 費用がでない方）は別途約10万円相当のプライベート レッスンのおまけがつきます。　-プライベートレッス ンのカリキュラムや講師はご要望ヒアリングの上事務 局より選定させて頂きます。尚要望やご日程に応えら れない場合もご参加費用の返却はありません。おまけ です。予めご了承のうえお申し込みください。単発受 講（1月28日のみ）35\,000円　※3回連続でのご受講をお 勧めしますが、各回完結している為\,単発でのご参加 も可能です。※法人費用でお申込みの方はご希望によ り領収書、講師からの講評文（報告用）を送付させて 頂きます。\n\n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：studyai2 020@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。こ れまで、個人・法人あわせて600名以上にご参加頂いて 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 学ぶ為の講座な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。Q.   講座期間中、講座終了 後も自身で勉強をしたいですがフォローがありますか ？A.   この講座自体がAIを勉強する上でロードマップ を与えることを目的としていますから示唆が得られま す。また、受講者には下記Study-AIオリジナルの超AI入門 テキストを無料配布しますのでそちらで自習を進めて 頂く事も可能です。本講義を受けた後にこのテキスト やご自身の興味の範囲に応じた市販のAIの本を読んで いくと、筋良く学習を進めることが出来ます。自習用 資料紹介（講義の資料ではありません。希望者のみ） ：　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。自習用資料紹介：　（講義の資料ではありませ ん。希望者のみ）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。何と2000 ページにわたる一見冗長なテキストですが、ゆっくり ゆっくり読んでいけば最後にはこんな内容も分かる気 になっているはずです。講義風景　－主催Study-AIによ る講義です。基本的にアットフォームです。2017年5月 講座風景　講師：大政（AIエンジニア）会場：株式会 社セラク（先端農業IOTを扱う）2017年7月　チャットボ ット製作講義風景　講師：Nakaya（AIエンジニア）会場 ：Andy（ジャズバー）受講者の声Y.Kさん（30代　エンジ ニア）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。Y.Nさん（20代　 エンジニア）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。T.Nさん（20代　デザイナ ー）Python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.Sさん（40代　エンジニア）Tenso rFlow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。K.Sさん（50代　研究者）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。O.Sさん（コンサルタント）アットホー ムで実践的な内容でした。かなり高度な内容でしたが 、少人数で、自分に合わせてくれたのが助かりました 。注意事項\n\nリクルーティング、勧誘、採用活動、人 の話を聞かないなど、目的に沿わない行為につきまし て、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出 処分とします。（尚、退出処分やキャンセルの場合な ど講義を受けられなかった場合も一度納入頂いた受講 費は返却できません。）全員が気持ちよく過ごすこと が出来るよう、ご協力をお願い致します。 LOCATION:りそな九段ビル5階（九段下駅徒歩30秒） 東京都 千代田区九段南1-5-6 URL:https://techplay.jp/event/652933?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR