【ディープラーニング】2時間で把握する基礎AIの数理的イメージ【初級者向け】
| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
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一般（ここからの申し込み不可、本文中黄色のボタンよりお申込みください）
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先着順 |
4,000円
現金支払い
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2人 ／ 定員20人 |
イベント内容
開催日時
10月6日（土） 10：30 ～ 12：30 (10:20分開場)OR
10月13日（土） 10：30 ～ 12：30 (10:20分開場)
概要
AI（人工知能）を初めて勉強したい方や、今までは別の分野で新たにディープラーニングを勉強し始めた方向けの為の講座です。 2時間の中で、ディープラーニングの中心技術である誤差逆伝播法の数理的理解を目指します。
高校二年生程度の数学の知識が前提とはなりますが、リメディアル教育（学習の遅れた生徒に対して行う補修教育）の専門家が人口ニューロン（N.N）の物理的な側面からアプローチします。
数学は数学なのでどうしても数字や記号は出てきますが、「淡々と計算式を展開されてもイメージが湧かない。なかなかしっくりこない。」という方向けに弱いAI、すなわち実用的なAI実装のイメージを持っていただける事を目標に極力わかりやすく講義を行います。
なぜ数学か？
現在、ディープラーニングの技術は数学が分からなくても実装出来てしまう優れた環境にあります。特にプログラミングがわかる方は先に動かしてみるのが一番の早道であることは間違いありません。一方で、数学がわからなければ書籍や論文が読めません。日々進化する論文を読むことができれば時代を先取りする技術を実装できるようになります。
その中でも「誤差逆伝播法」と呼ばれる技術が、ディープラーニングをブレークスルーさせました。
ごちゃごちゃしていて難しそうに見える箇所なのですが、本講座でその目的や原理を抽象的に学んでみましょう。難しい事をしているわけではなくシンプルな仕組みです。
そのうえで、ご自宅に帰ってから ”実際に何度か繰り返し手計算” してみればどなたも必ず出来るようになります。
勿論、誤差逆伝播法だけがわかってもディープラーニングの全てがわかるわけではありませんが最も「めんどくさく」なおかつ「基本」となる部分となります。
アジェンダ
| 10時20 | 開場 |
| 10時30～ | 講義開始 |
| 講義前半 | 単純パーセプトロンと多層パーセプトロンの違い（人口ニューロン/論理ゲート） |
| 講義後半 | ディープラーニングの誤差逆伝播法の概要を数理的な側面から理解する |
| 12時~12時30 | 質疑応答 |
| 12時30 | 講座終了 |
※続いて13時-14時にAI資格試験の講座説明会（JDLA認定プログラム）があります。
希望者は是非ご参加ください。（無料）
講師よりメッセージ
「ディープラーニングとはどんなものなのか、それがイメージできるだけでもこれからの時代において は重要なことです。是非この機会に気軽に学んでみましょう！」
講師
深谷 慎介（ふかや しんすけ）
麻布大学教育推進センター チューター
東北大学大学院 理学研究科 博士後期課程 退学 ＜修士（理学）＞
日本リメディアル教育学会 会員
略歴
大学院在学中より現職。専門教育に入る前の（＝入門・教養・リメディアルとしての）自然科学教育に従事。
専門的な内容を、専門的ではない言葉で表現し、意欲と理解を引き出すこと常に心がけている。
専門分野は生物物理学・熱統計物理学・自然科学教育。 学習者がどのように科学的諸概念を獲得するのかに興味を持っており、関連して機械学習や自然言語処理に興味を抱くようになる。 刑事事件に関わる科学的な検証など教壇以外での経験もあり、サイエンスに関わる全般で活動中。
対象者
・数学スキル：高校2年生以上
※高校1年生程度でも前半は問題ありません。二次関数と微分を復習してからご参加ください。
・プログラミングスキル：不要
・AIの知識：初級者～上級者
※「ニューラルネットワーク」「順伝播」「活性化関数」「勾配降下法」のイメージを軽く予習してからご参加ください。
会場
Study-AI巣鴨研修センター（JR巣鴨駅徒歩4分）
持ち物
- 筆記用具
- 名刺1枚 ※ 受付時にお渡し下さい。
- パソコンがなくてもご参加いただけます。
定員
先着30名 【要予約】 ※事前申し込み必須。当日ご来場は立ち見、又はご聴講いただけない場合があります。参加費
- 費用：4000円 - 10：30～12：30
- 当日現金払い - 当日参加はできません。必ずご予約ください。
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700名以上にご参加頂いております。
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）
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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