【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

イベント内容

はじめに

昨今の事情を鑑み、25名ほどが定員の部屋ですがMAX9名での開催といたします
4/30段階で報道されているリスクについては全て考慮・分析済みなので、基本的によほどのことが
なければ延期せずに実施します)

詳しくは別途お送りしますが、自身やご家族の発熱などの際はキャンセルいただく想定です。
また、マスクもしくはマスクに類する何かしらで鼻から下は覆うようにだけは強制させていただく予定です。

話す内容は下記の電子テキストにまとめていますので、興味はあるけど参加が難しい方は
こちらの入手をご検討ください。(該当ツイートのリツイートで無料となっています)
https://lib-arts.booth.pm/items/1915855

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

5/16 ()
受付:15:5516:00
講義:16:0017:15
質疑応答&懇親会:17:1518:00

 15:55より前の入室は原則NGとします

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。

費用

5,000 (5/3までに支払いが確認できる場合)
6,000 (5/4以降の支払いの場合)

※領収書発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをよろしくお願いいたします
※決済は下記より該当金額の購入と決済ページへその旨の連絡をお願いします。
(ご連絡の際はこのページのリンクを貼っていただけると確認がスムーズなので嬉しいです)
https://lib-arts.booth.pm/items/1806756

 キャンセルにつきましては返金はできませんが、金額分のテキストの送付または、1か月以内の
別講座への参加が可能です。
↓テキストは下記より選ぶことができます。
https://lib-arts.booth.pm/items/1912668

定員

9名(9名以上の増枠はしません。)

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

下記ページで様々なテキストが入手できるようにしています。
よろしければこちらもご検討いただけましたら嬉しいです!!
https://lib-arts.booth.pm/

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。

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