【初参加者向け】AI・機械学習の概論と数学・プログラミングの学び方と目標設定
2020/01/06(月)20:00
〜
22:00
開催
ブックマーク
参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
---|---|---|---|
通常参加者枠
|
先着順 |
3,000円
現金支払い
|
1人 / 定員5人 |
イベント内容
内容概要
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全体像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。
※
よく職種変更の質問について聞かれるのですが、ジョブチェンジをすることで基本的に年収は
上がらないと思います。(元々理工系の経験が学生時代などにあるケースや20代の若手層は人に
よりけりなので例外です)
「現状のスキルとの掛け合わせで勝負したい」や、「面白そうだから勉強してみたい」という
モチベでなるべくご参加いただけたら嬉しいです!
身につく内容
・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
開催日程
1/6 (月)
受付:19:50〜20:00
講義:20:00〜21:15
質疑応答&懇親会:21:15〜22:00
会場
水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F
カリキュラム
・自己紹介
・人工知能、機械学習、深層学習の違い
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/manage_aipj1
・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
https://lib-arts.hatenablog.com/archive/category/hajipata
・線形回帰からニューラルネットワークへ
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6
・AI・機械学習のプログラミングについて
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/lang_ml
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/python_env
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/entrance_python1
・どこまで知るべきか&どうやって勉強していくか
・質疑応答
※
20~30分ほどは軽く数式を用いてニューラルネットについて概観する予定ですが、全てわからなくても
良い構成にはしていますので、必ずしもすべてを理解しなくても十分な内容にはなっていると思います。
(数式は一応ちゃんとは喋りますが、雰囲気でなんとなくわかった程度を目指していただく形で大丈夫です)
対象者
・該当分野の入門者の方、初学者の方
講師プロフィール
東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。
定員
5名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません。)
当日のお持物
・ノートとペン(板書や簡単な計算問題を元にイメージを掴んでいただければと思っています)
・ノートPC(任意です。希望者は後半で実際にPythonを動かすことも可能です。3.6系のインストールを
して来ていただけるとスムーズです)
事前準備
基本的に不要ですが、予習をしたい方は下記を流し読みして来ていただけたら嬉しいです!!
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/python_env
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/entrance_python1
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn1
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn2
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn3
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6
領収書
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。
発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをお願いいたします。(法人料金も兼ねています)
ご参加にあたってのお願い
無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。(直前参加は定員的に問題なければ歓迎です!)
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください。
(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)
モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。
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