BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【初参加者向け】AI・機械学習の概論と数学・ プログラミングの学び方と目標設定 X-WR-CALNAME:【初参加者向け】AI・機械学習の概論と数学・ プログラミングの学び方と目標設定 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:764207@techplay.jp SUMMARY:【初参加者向け】AI・機械学習の概論と数学・プ ログラミングの学び方と目標設定 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200106T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200106T220000 DTSTAMP:20260522T081423Z CREATED:20191219T140813Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76420 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n 当イベントは、機械学習に関しての入門者の方に入門 にあたっての知識マッピングの\nサポートをすること を目的にしています。\nまず初学にあたって大変なの は何を参考に勉強をするかです。噛み砕き過ぎた本は 本質を\nぼかして書いてあるし、難し過ぎる本はそも そも何が書いてあるかよくわかりません。\nこちらに 対しては、大学の工学部の3\,4年レベルの本の中で簡潔 、情報量が多い、\n分かりやすいを満たすものを入門 書に選ぶと良いかと思います。\n\nとはいえ、大学の工 学部3\,4年レベルの本は独学で読むには厳しいという声 をよく聞きます。\n微積分、線形代数、数列、確率、 基礎統計、集合論など、当たり前のように本には出て きます。\nそのため、当イベントでは前半の1時間を講 座形式で入門にあたって全体像に関し解説できればと\ n思っています。具体的には知識マッピングのサポート をすることで、どこに何が必要かをお伝えし\n目的を 明確化できればと思っています。\n\nまた、後半の懇親 会では、ざっくばらんに初学にあたってのご質問に答 えられればと思っています。\n\n※\nよく職種変更の質 問について聞かれるのですが、ジョブチェンジをする ことで基本的に年収は\n上がらないと思います。（元 々理工系の経験が学生時代などにあるケースや20代の 若手層は人に\nよりけりなので例外です）\n「現状のス キルとの掛け合わせで勝負したい」や、「面白そうだ から勉強してみたい」という\nモチベでなるべくご参 加いただけたら嬉しいです！\n\n身につく内容\n・人工 知能、機械学習、深層学習のそれぞれの位置関係につ いて理解できます\n・機械学習を学んでいくにあたっ てのステップが明確になります\n・機械学習のベース となっている考え方に関して理解できます\n・線形回 帰からニューラルネットワークへのモデル拡張の流れ を理解できます\n・人工知能についての話題になった 際に的外れな返答をすることがなくなります\n\n開催日 程\n1/6 (月)\n受付：19:50〜20:00\n講義：20:00〜21:15\n質疑応 答＆懇親会：21:15〜22:00\n\n会場\n水道橋駅、神保町駅、 九段下駅周辺\n千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F\n\n カリキュラム\n・自己紹介\n・人工知能、機械学習、深 層学習の違い\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/manage_aipj1\n\ n・機械学習入門にあたっての参考図書の紹介\n・機械 学習のアルゴリズムの基本発想\nhttps://lib-arts.hatenablog.c om/archive/category/hajipata\n\n・線形回帰からニューラルネ ットワークへ\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4\nhttps ://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5\nhttps://lib-arts.hatenablog.co m/entry/math_nn6\n\n・AI・機械学習のプログラミングについ て\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/lang_ml\nhttps://lib-arts.hate nablog.com/entry/python_env\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/entran ce_python1\n\n・どこまで知るべきか＆どうやって勉強し ていくか\n・質疑応答\n\n※\n20~30分ほどは軽く数式を用 いてニューラルネットについて概観する予定ですが、 全てわからなくても\n良い構成にはしていますので、 必ずしもすべてを理解しなくても十分な内容にはなっ ていると思います。\n（数式は一応ちゃんとは喋りま すが、雰囲気でなんとなくわかった程度を目指してい ただく形で大丈夫です）\n\n対象者\n・該当分野の入門 者の方、初学者の方 \n\n講師プロフィール\n東大工学 部卒。\nデータ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、 理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。\n多くの 業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊 富。\n初心者向けの指導実績も多く、1\,000名近い。\n\n 定員\n5名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募 集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映 しません。）\n\n当日のお持物\n・ノートとペン（板書 や簡単な計算問題を元にイメージを掴んでいただけれ ばと思っています）\n・ノートPC（任意です。希望者は 後半で実際にPythonを動かすことも可能です。3.6系のイ ンストールを\nして来ていただけるとスムーズです）\n \n事前準備\n基本的に不要ですが、予習をしたい方は下 記を流し読みして来ていただけたら嬉しいです！！\n\n https://lib-arts.hatenablog.com/entry/python_env\nhttps://lib-arts.hatena blog.com/entry/entrance_python1\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/ma th_nn1\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn2\nhttps://lib-arts. hatenablog.com/entry/math_nn3\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math _nn4\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5\nhttps://lib-arts.ha tenablog.com/entry/math_nn6\n\n領収書\n領収書の発行も可能で すのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと 思います。\n発行の際は事務手数料として追加1\,000円 のお支払いをお願いいたします。（法人料金も兼ねて います）\n\nご参加にあたってのお願い\n無断欠席や前 日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり 非常に迷惑なので\n基本的に行わないようにお願いし ます。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！ ）\n体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうして ものケースは別途ご連絡いただくか、\nイベントへの お問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。\ n上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処 理を行い以後の参加をお断りさせて\nいただきますの で、その点だけ予めご了承ください。\n（7割以上来れ る前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッ セージでのご連絡を\nいただくということだけ気をつ けていただければ大丈夫だと思います）\n\nモチベーシ ョンの高い参加者の方を重視する運営としていきたい と考えています。\nご協力のほど、よろしくお願いい たします。\n\n LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/764207?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR