BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:AIエンジニアになるための3日間集中セミナー 2
 019年11月20日〜22日 神田会場
X-WR-CALNAME:AIエンジニアになるための3日間集中セミナー 2
 019年11月20日〜22日 神田会場
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:756440@techplay.jp
SUMMARY:AIエンジニアになるための3日間集中セミナー 2019
 年11月20日〜22日 神田会場
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191120T100000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191122T173000
DTSTAMP:20260408T223122Z
CREATED:20191025T063848Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75644
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nAIエンジニ
 アになるための3日間集中セミナーAIの実装に必要なア
 ルゴリズムや知識を集中して学べるセミナーです。\n\n
 概要\n\nAI(機械学習)のプログラムだけが実装できても
 、実務では役に立ちません。\nどのようにデータを処
 理し、どのようにビジネス（業務）に活かすのかを考
 えて実装する必要があります。\nそのため、「AIエンジ
 ニアになるための3日間集中セミナー」は、AIの仕組み
 とAIプログラミングの両方を重要視した内容となって
 います。\nセミナー受講後、すぐにAIのプロジェクトを
 進めることができます。\n\nAIプログラミングは1から学
 ぶと非常に多くの時間を費やします。\n「AIエンジニア
 になるための3日間集中セミナー」は、AIプログラミン
 グでよく使用する機能に絞って学ぶことができるため
 、3日間でAIの実装に必要なアルゴリズムや知識と、そ
 れをPythonで実装できるようになるセミナー構成となっ
 ています。\n\nお申し込み方法\n\n以下のお申込サイト
 よりお申し込みください。\nhttps://ai-kenkyujo.com/ai-technica
 l/\n\nタイムスケジュール\n\n各日 昼休憩、途中休憩あ
 り\n\n＜1日目＞\n\n\n\n  時間\n  内容\n\n\n\n\n  9:30〜\n  受
 付開始\n\n\n  10:00〜17:30\n  AIの基本的な知識と仕組み、
 さらにAIを実装する上で必要となるプログラミング言
 語Pythonを学習する● AIとニューラルネットワークの仕
 組みについて● AIアプリの作成方法について● Pythonを
 使ったニューラルネットワークの構築● Pythonの特徴と
 使い方● Pythonのインストール方法● 開発環境の構築
 ● 文字列の操作について● データ型について● 四則
 演算、変数の使い方について● データの読み込み方に
 ついて● リスト、多重リスト、行列について● 条件
 分岐（if文）について● ループ処理（for文）について
 ● 関数の定義と利用方法について● クラスとインス
 タンスについて● ライブラリ（Numpy\,Tkinterなど）につ
 いて● オブジェクト指向とは● 学習用データの前処
 理と正規化について● 自然言語処理におけるデータの
 前処理について（形態素解析、Bag of Words、word2vec等）\n
 \n\n\n\n＜2日目＞\n\n\n\n  時間\n  内容\n\n\n\n\n  9:30〜\n  受
 付開始\n\n\n  10:00〜17:30\n  機械学習用ライブラリ「Chaine
 r」を使ったAIの実装方法を学習する● 機械学習用ライ
 ブラリ「Chainer」の使い方について●「Chainer」のイン
 ストール方法について● ユーザー情報から回帰分析を
 行い来店頻度を予測する● センサーデータを利用した
 行動解析（クラス分類）● 活性化関数の種類と記述方
 法について● バッチ処理の仕組みと使い方について●
  損失関数の設定方法について● 勾配降下法とバック
 プロバケーションによる機械学習● 入力層のノード数
 の増やし方について● 隠れ層の増やし方（「Chainer」
 を使ったディープラーニングの方法）● Azure MLで作成
 した学習済みモデルを使ったデスクトップアプリの作
 り方\n\n\n\n\n＜3日目＞\n\n\n\n  時間\n  内容\n\n\n\n\n  9:30
 〜\n  受付開始\n\n\n  10:00〜17:30\n  画像認識や音響認識
 ができるAIを、畳み込みニューラルネットワークを利
 用して実装するスキルを習得する●「OpenCV」を用いた
 画像の前処理手法●「Numpy」「LibROSA」等を用いた音デ
 ータの前処理方法● CNN（畳み込みニューラルネットワ
 ーク）を利用した画像・音声認識● 畳み込み層とプー
 リング層について●「Chainer」を使ったCNNの構築方法●
 「Chainer」の初期設定値と様々な最適化パラメータの設
 定方法● 重みの初期値の最適化について● 重みの更
 新手法について● ハイパーパラメーターの最適化方法
 について● 活性化関数の種類と記述方法について\n\n\n
 \n\n\n\n参加対象\n\nこれからAIをビジネスで活用された
 い\n\n\n経営者・会社役員の方\n管理職の方\nプロジェク
 トマネージャーの方\nエンジニアの方\n\n\nお申し込み
 方法\n\n以下のお申込サイトよりお申し込みください。
 \nhttps://ai-kenkyujo.com/ai-technical/\n\n持ち物\n\n当日使用す
 るパソコンは全て貸し出しいたします。\n\n参加費\n\n13
 8\,000円(税抜き)\n
LOCATION:AI研究所 セミナールーム 神田ビル 東京都千代田
 区内神田3-24-3 VORT内神田ビル6F（旧：内神田STビル）
URL:https://techplay.jp/event/756440?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR