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AI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 【数学嫌い歓迎 ~まずは全体像を掴もう。】

イベント内容

これからAIを学びたい人必見 気軽に参加できる 初心者目線で分かり易い 最速でAIに必要な数学をピンポイントでマスター みんなもやり始めている!




AI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 
数学嫌い歓迎~まずは全体像を掴もう。】

概要


AI・機械学習の中でも特に


  • 線形回帰
  • ロジスティック回帰
  • ディープラーニングの実装方法(プログラミング)


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。

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。

ハンズオンあり。

1日目: タイムスケジュール ₋1月28日(日曜日)

時間内容
 9:20〜受付開始
 9:30〜12:30
  • 線形回帰モデル線形回帰モデルを実装

 - 線形回帰モデル線形回帰モデルとは: AIやデータサイエンス(統計学)の基礎となるシンプルな考え方です。広範なAIという分野の基礎の考え方を腑に落とす為に肝となる部分です。

  • 線形回帰モデル回帰モデルをお勉強
  • 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。
12:40閉場

※ 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。


2日目: タイムスケジュール ₋2月18日(日曜日)

時間内容
 13:20〜受付開始
 13:30〜16:30
  • ロジスティック回帰モデルを実装

 - 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。

  • ロジスティック回帰モデルをお勉強
  • 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。
16:40閉場

※ 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。


3日目: タイムスケジュール  ₋3月18日(日曜日)

時間内容
 13:20〜受付開始
 13:30〜16:30
  • ディープラーニングの実装方法(プログラミング)

 - 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。

  • 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
  • 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。
16:40閉場

※ 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。


登壇者

登壇者名
ニックネーム:Kim (博士号:機能数理学)
2013年4月~現在:大手通信会社にてAIエンジニアとして勤務
※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

自己紹介:

AI・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。

受講者のみなさまへのメッセージ:

AI・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。

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。

参加対象

  • 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。
  • 超初学者向け。主に法人費用での参加者対象。
  • ※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。

※ 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。

前提となる知識

Progate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)

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。

少し大変だと思いますが、一緒に頑張りましょう!

URL:https://prog-8.com/

①会員登録

②様々な言語の一覧からPythonを選択

持ち物

  • ノートPC  ※ WindowsかMacを想定。  
  • 名刺1枚   ※ 受付時にお渡し下さい。

参加費

  • 全三回受講(1月28日 / 2月18日 / 3月18日)
    90,000円 
    ※前払い限定です。
    ※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。
    個人でお申込みの方(法人から費用がでない方)は別途約10万円相当のプライベートレッスンのおまけがつきます。
     -プライベートレッスンのカリキュラムや講師はご要望ヒアリングの上事務局より選定させて頂きます。尚要望やご日程に応えられない場合もご参加費用の返却はありません。おまけです。予めご了承のうえお申し込みください。


  • 単発受講(1月28日のみ)
    35,000円 
    ※3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。

主催

Study-AI(人工知能入門勉強会)

お問い合わせはお気軽に

HP:http://study-ai.com/

Eメール:studyai2020@gmail.com

電話: 070-1392-0909

Alt text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。

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。

Q&A

Q.   必要となる数学の知識はどの程度ですか。

A. 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。

Q.   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。

A. 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。

Q.   参加者はどのような方がいらっしゃいますか。

A.   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。

Q.   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?

A.   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。

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。

  • 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。


  • 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




  • 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。


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。

2017年5月講座風景 講師:大政 会場:株式会社セラク(先端農業IOTを扱)

2017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)

2017年7月 チャットボット製作講義風景 講師:Nakaya 会場:Andy(ジャズバー)

2017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)
会場:Andy(ジャズバー)

受講者の声

Y.Kさん(30代 エンジニア)

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。

Y.Nさん(20代 エンジニア)

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。

T.Nさん(20代 デザイナー)

Python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.Sさん(40代 エンジニア)

TensorFlow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。

K.Sさん(50代 研究者)

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。

O.Sさん(コンサルタント)

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。

注意事項

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。

参加者
定員10人
申込先
会場
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

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