How to Learn Machine Learning＃1

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サポートをすることを目的にしています。
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。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、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。

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。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。
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どう学んでいくと良いかに関し解説できればと思っています。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目的を明確化できればと思っています。

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。

・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
・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
・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
・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
・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

11/29(水)
受付：19:45〜20:00
勉強会：20:00〜21:00
懇親会：21:00〜22:15 (自由解散可能です)

みんなの会議室　代々木第２
東京都渋谷区千駄ヶ谷5-14-10 新宿明治通りビル7階
https://goo.gl/3hMgyY
直接7Fにお上がりください

・自己紹介
・人工知能、機械学習、深層学習の違い
・機械学習入門にあたっての参考図書の紹介
・機械学習のアルゴリズムの基本発想
・線形回帰からニューラルネットワークへ
・どうやって勉強していくか
・質疑応答

　・データサイエンティストになりたい人
　・データサイエンス、AI領域でプロジェクトをリードされたい方
　・Pythonを使って仕事をされたい方
　・データ分析領域でキャリアをつみたい方
　・データサイエンス、AI領域への転職をお考えの方

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。
後日、メールアドレス宛に送付いたします。