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)

について基本的なアルゴリズムを解説とともに学び、実際に実装を行います。 超初心者向けですが本格的に基礎を押さえてAIの全体像が分かります。 今回は、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回です。 AIエンジニア、データサイエンティストが普段の業務でどんな作業をしているのか、実務をイメージした講座になっています。 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。  

1日目：　4月29(日曜日)　午前の部

時間	内容
10時30	10時２0分　受付開始
3時間	線形回帰モデルを実装 線形回帰とは：　AIの背景にある数学（考え方）の基礎です。 線形回帰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。 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。
5分休憩

※ 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。

１日目：　4月29日（日曜日）午後の部

時間	内容
3時間	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（シグモイド関数/最尤法/勾配降下法/Etc） 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。 この回ではタイタニック乗客のデータを用いて生存分類をします。 分析の実務では、分析作業を行う時必ずデータの処理が必要になります。本回ではロジスティック回帰の他に下記を主なテーマとして扱います。 データの補完とテストプログラムの作成/ライブラリの説明（Numpy/Pandas） モデルの評価と可視化
16時30	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：　4月30日（振替休日）午前

時間	内容
09時30	09時２0分受付開始
3時間	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。　　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。 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　手書き文字画像認識MNISTなどをTensor Flow、Kerasで実装 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。
13時00分	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

はかた近代ビル 福岡市博多区博多駅東１丁目1-33

登壇者

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！

URL：https://prog-8.com/

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29(日)午前/4月29(日)午後/4月30(振替休日)） 60,000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。

※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。

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.   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。

チケット購入はこちら！

福岡開催チケット

070-1392-0909 (10:00 - 18:00) 
studyai2020@gmail.com

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。