BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AI超入門全二回講座【これからAIを学びたい方 向け　残り2名！】 X-WR-CALNAME:AI超入門全二回講座【これからAIを学びたい方 向け　残り2名！】 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:656709@techplay.jp SUMMARY:AI超入門全二回講座【これからAIを学びたい方向け 　残り2名！】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180218T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180218T123000 DTSTAMP:20260516T105519Z CREATED:20180129T141856Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65670 9?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\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\n【数学嫌いを本格 的にAIの世界に誘う】\n\n概要\n\nAI・機械学習の中でも 特に\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\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\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\nハンズオンあり。\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全二回受講\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.c om\n\n\n \n\n\n\n1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 \n2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。AI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://prog-8.com/\n\n\n①会員登録\n\n\n\n②様 々な言語の一覧からPythonを選択\n\n\n\n持ち物\n\nノートP C　 ※ 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全二回受講（2月18日　/ 　3月18日）60\,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全二回受講\n\n07 0-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n※前払い限 定です。\n\n\n単発受講（2月18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\n2月18日\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@ gmail.com\n\n\n※2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：　070-1392-0909\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St udy-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全二回受講\n\n070-1392-0909  (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n\n講義風景　－主催S tudy-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\n20 17年7月　チャットボット製作講義風景　講師：Nakaya（A I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、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\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）\nTensorFlo w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（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） 東京都 千代田区九段南1-5-6 URL:https://techplay.jp/event/656709?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR