BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【1カ月集中】AI超入門講座～数学とディープ ラーニング【Skype受講可】 X-WR-CALNAME:【1カ月集中】AI超入門講座～数学とディープ ラーニング【Skype受講可】 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:662110@techplay.jp SUMMARY:【1カ月集中】AI超入門講座～数学とディープラー ニング【Skype受講可】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180407T093000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180422T130000 DTSTAMP:20260416T145345Z CREATED:20180301T221417Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/66211 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n\n\n\n\n \n【1 カ月集中】AI超入門講座～数学とディープラーニング 【Skype受講可】　\n概要\nAI・機械学習の中でも特に\n\n \n\n 線形回帰　（AIの最も基本となる考え方）\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、実際に実装を行います。\n超初心 者向けですが本格的に基礎を押さえてAIの全体像が分 かります。\n\n今回は、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回です。\nAIエンジニア、デー タサイエンティストが普段の業務でどんな作業をして いるのか、実務をイメージした講座になっています。\ 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 \n\n\n チケット購入はこちら！　定員８名　領収書発行可\n\n \n全３回受講\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.co m\n\n\n\n1日目：　タイムスケジュール　₋　4月7(土曜日 )\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n　9:20〜\n受付開始\n\n\n　9:30〜12:3 0\n\n\n 線形回帰モデルを実装\n\n線形回帰とは：　AIの 背景にある数学（考え方）の基礎です。\n\n 線形回帰 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住宅の価格予測モデルを作りま す。前半でデータの説明と環境構築とプログラムの動 作。後半で動かしたプログラムの説明と可視化につい てご説明します。\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　₋4月14日（土曜 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（シグモイド関数/最 尤法/勾配降下法/Etc）\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この回ではタイタニック乗客 のデータを用いて生存分類をします。\n\n分析の実務で は、分析作業を行う時必ずデータの処理が必要になり ます。本回ではロジスティック回帰の他に下記を主な テーマとして扱います。\n\n データの補完とテストプ ログラムの作成/ライブラリの説明（Numpy/Pandas）\n モ デルの評価と可視化\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 ₋4月22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 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。　　AlphaGoや自動運転 の画像認識で使われています。\n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　手書き文字画像認識MNISTなどをTensor Flow、Kerasで実 装\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\n会場\n会場 ：りそな九段ビル5F　株式会社ナトフ（AI事業部）\n住 所：東京都千代田区九段南1-5-6\n登壇者\n\n\nニックネー ム：Kim (博士号：機能数理学)\n\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 \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。\n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。\n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 。\n\n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。\n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\n 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。\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※高校数学までの知識は必要 になります。忘れてしまっている方は予習が必要です 。「どこを、なぜ勉強する必要があるか知る」という モチベーションでしたら高校1年生くらいの知識でもご 参加頂けますが、「Σ」や「Ω」等の記号の意味は予習 復習をして把握頂く事が必要です。\n\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\n\n①会員登録\n\n\n\n\n②様々な言語 の一覧からPythonを選択\n\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３回受講（4月7(土)/4月14(土)/4 月22(日)）\n90\,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\n\n チケット購入はこちら！　定員８名　領収書発行可\n\n \n全３回受講\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.co m\n\n\n\n※前払い限定です。\n\n※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6 00名以上にご参加頂いております。\n\nQ&A\n\n\nQ. 必要 となる数学の知識はどの程度ですか。\nA.　高校数学ま での知識は必要になります。忘れてしまっている方は 予習が必要です。「どこを、なぜ勉強する必要がある か知る」というモチベーションでしたら高校1年生くら いの知識でもご参加頂けますが、「Σ」や「Ω」等の記 号の意味はWkipedia等で予習復習をして頂く事が必要で す。\n\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\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 \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\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）：\n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\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）\n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\nチ ケット購入はこちら！　定員８名　領収書発行可\n\n\n 全３回受講\n\n\n070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\ n\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）\n会場：株式会社セラク （先端農業IOTを扱う）\n\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）\n会場： Andy（ジャズバー）\n\n\n\n\n\n受講者の声　（※過去Study- AI講座より）\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\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\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\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\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\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 ※前提となる数学の知識や 予習復習状況により個人差があります。また、本回で は数学だけでなくディープラーニングやプログラミン グ実装も扱います。\n\n\n\n\n\n\n\n\nチケット購入はこち ら！　定員８名　領収書発行可\n\n\n全３回受講\n\n\n070- 1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com\n\n\n\n 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/662110?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR