【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】
| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
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一般（本文中お申込みボタンからのみ受付（前払い）となっております。techplayからお申込み頂いてもご参加頂けませんのでご注意ください。）
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先着順 |
90,000円
現金支払い
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0人 ／ 定員8人 |
イベント内容
概要
AI・機械学習の中でも特に- 線形回帰 （AIの最も基本となる考え方）
- 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)
1日目： タイムスケジュール ₋ 4月7(土曜日)
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 9:20〜 | 受付開始 |
| 9:30〜12:30 |
線形回帰とは： AIの背景にある数学（考え方）の基礎です。
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| 12：40 | 閉場 |
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。※ 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 ₋4月14日（土曜日）
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 9:20〜 | 受付開始 |
| 9:30〜12:30 |
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。
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| 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。
3日目： タイムスケジュール ₋4月22日（日曜日）
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| ９:20〜 | 受付開始 |
| ９:30〜12:30 |
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。 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。
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| 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。
会場
会場：りそな九段ビル5F 株式会社ナトフ（AI事業部） 住所：東京都千代田区九段南1-5-6登壇者
ニックネーム：Kim (博士号：機能数理学)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。
- ※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。
※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。
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！
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３回受講（4月7(土)/4月14(土)/4月22(日)） 90,000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。
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
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. 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。
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（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（AIエンジニア） 会場：Andy（ジャズバー）
受講者の声 （※過去Study-AI講座より）
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。
※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。
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