BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AI超入門全三回講座【これからAIを学びたい方 向け】 X-WR-CALNAME:AI超入門全三回講座【これからAIを学びたい方 向け】 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:654762@techplay.jp SUMMARY:AI超入門全三回講座【これからAIを学びたい方向け 】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180128T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180128T123000 DTSTAMP:20260417T204046Z CREATED:20180117T033621Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65476 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 \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　\n【数学嫌いを本格的にAIの世界に 誘う】\n概要\nAI・機械学習の中でも特に\n \n\n線形回帰 \nロジスティック回帰\nディープラーニングの実装方法 (プログラミング)\n\n \n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。\n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。\nハンズオンあり。\n\n\n\n\n\n\n \n\nお申し込みはこちら！　少数先着順。\n\n全三回受 講\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n \n\n\n1 日目：　タイムスケジュール　₋1月28日（日曜日）\n\n \n\n時間\n内容\n\n\n　9:20〜\n受付開始\n\n\n　9:30〜12:30\n\n \n線形回帰モデルを実装\n\n　-　線形回帰とは：　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。\n\n線形回帰モデルを お勉強\n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。\n\n\n\n\n12：40\n閉場\n\n\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。\n２日目 ：　タイムスケジュール　₋2月18日（日曜日）\n\n\n\n 時間\n内容\n\n\n　9:20〜\n受付開始\n\n\n　9:30〜12:30\n\n\n ロジスティック回帰モデルを実装\n\n　-　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。\n\nロジスティ ック回帰モデルをお勉強\n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。\n\n\n\n\n12：40\n閉場\n\n\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 \n3日目：　タイムスケジュール ₋3月18日 （日曜日）\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n　13:20〜\n受付開始\n\n\ n　13:30〜16:30\n\n\nディープラーニングの実装方法(プロ グラミング)\n\n　-　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。\n\n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\n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。\n\n\n\n\n16：40\n閉場\n\n\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 \n 登壇者\n\n\n\n\nニックネーム：Kim (博士号：機能数理学) \n\n\n2013年4月~現在：大手通信会社にてAIエンジニアと して勤務\n※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\n\n \n自己紹介：\n \nAI・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。\n \n受講者のみなさまへのメッセージ：\n \nAI ・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。\n \n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\ n\n参加対象\n\nAIプログラミングを勉強してみたい方。A Iに使われている数学を勉強してみたい方。\n超初学者 向け。主に法人費用での参加者対象。\n※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。\n\n※ 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。\n前提となる知識\nProgate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）\n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。\n少し大変だ と思いますが、一緒に頑張りましょう！\nURL：https://pro g-8.com/\n\n\n①会員登録\n\n\n\n②様々な言語の一覧からPyt honを選択\n\n\n\n持ち物\n\nノートPC　 ※ WindowsかMacを想 定。　　\n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　₋下記申し込みサイトより参加費お支払い の上、お申込みください。\n\n\n\n\n\n\n \n\nお申し込みは こちら！　少数先着順。\n\n全三回受講\n\n070-1392-0909 (10 :00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n※前払い限定です。\n\n\n 単発受講（1月28日のみ）35\,000円　₋下記申し込みサイ トより参加費お支払いの上、お申込みください。\n\n\n\ n\n\n\n \n\nお申し込みはこちら！　少数先着順。\n\n1月 ２８日\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n※ 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\nStudy-AI（人 工知能入門勉強会）\nお問い合わせはお気軽に\nHP：http ://study-ai.com/\nEメール：studyai2020@gmail.com\n電話：　070-139 2-0909\n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。\n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。\nQ&A\n\n\nQ. 必要となる数学の知識はどの程度ですか。\nA.　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。\n\n\nQ. 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。\nA. 　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 。\n\n\n\n\nQ. 参加者はどのような方がいらっしゃいま すか。\nA. 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。\n\n\nQ. 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？\nA. 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。\n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。\n\n 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。\n\n\n \n\n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。\n\n\n \n \n\n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。\n\n \n\n\n\n\n\n\n\n \n\nお申し込みはこちら！　少数先着順。 \n\n全三回受講\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.co m\n\n\n\n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。\n\n\n\n\n\n2017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）\n\n\n\n2017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）\n\n\n\n\n受講者の声\n\n\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、Stu dy-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（2 0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\nK.Sさん（5 0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\nO.Sさん（ コンサルタント）\n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。\n\n\n\n\n注意事項\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） 千代田 区九段南1-5-6 URL:https://techplay.jp/event/654762?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR