キカガク流入門セミナー

キカガクは、創立3年目のAI教育サービスを提供しているベンチャー企業です。
これまでに延べ13,000名もの方にキカガクの研修をご受講頂き高い評価を頂いております。
そのような中、日本のAI活用をより盛り上げるべく、まだまだAIは敷居が高いと感じておられる方向けに、
導入講座を提供させて頂くことといたしました。

「わかりやすい」「おもしろい」は当然、「役に立つ」まで追求するキカガク流セミナーを体感してください！

キカガク流入門セミナーを通して、AI領域でプルス・ウルトラ（もっと先へ、もっと向こうへ）！！

実施背景

2019年3月現在、AIは研究・開発から「活用」の時代に移行しました。
しかしながら、「PoC貧乏」という言葉が表すように依然として日本のAI活用プロジェクトは、
そのことごとくが失敗に終わっています（AI導入率は全体の2.9% ※矢野経済研究所調べ）。
結果、AI技術自体に不信感を募らせている方も多くいらっしゃるのではないでしょうか？

【キカガク流入門セミナーを開催】
そのような現状を打開し、少しでもAI活用が進む新しい日本社会をめざして、
AI「初心者」の方向けに、AI導入講座を定期開講することにしました。

ちなみに、今回、定期に開講する講座は以下となります。

1. 非エンジニアでも作れるチャットボット体験セミナー
2. kaggleではじめるデータサイエンス入門セミナー
3. 手書きで学ぶ機械学習の数学決定木/ランダムフォレスト編
4. 手書きで学ぶ機械学習の数学ロジスティック回帰編 ←今回はこちら
5. 手書きで学ぶ機械学習の数学サポートベクターマシン編

※「手書きで学ぶ機械学習の数学」は各回繋がりがありませんので、全て受講していただく必要はありません。

機械学習の数学はなぜ必要か

• 理論のブラックボックス化

昨今AIの民主化が進み、ライブラリを用いて簡単に実装できるだけでなく、プログラミングを用いずに画面操作のみで実装できるようになりました。ますます扱いやすくなっていく一方、「中身でどんな計算をしているのかわからない」と、アルゴリズムのブラックボックス化も同時に進んでいます。簡単に実装するだけであればいいですが、精度を高めていくためには細かな調整が必要となり、アルゴリズムの理解が求められます。

• 参考書が読めない

機械学習の勉強を進めていくと、「概要は理解できても、数式がわからない」と数学の壁につまづく方が非常に多いです。機械学習を理解するには、数式の理解が必須です。ただ、機械学習についての参考書は大学数学を前提とする難解なものも多く、大学で専門的に学んでいない限りは、勉強に多くの時間と労力がかかってしまいます。そこで中学〜大学までの必要な数学だけを効率よく学び、最短距離でステップアップすることが必要となります。

• 最先端の知識のキャッチアップ

目まぐるしい技術革新が起こるAI領域では、最新技術のキャッチアップが欠かせません。特にこれから機械学習エンジニアを目指される方は、最新の論文を読んで実装することも求められます。その際、数学を理解できていなければ取得できる情報も減り、数式をコードに落とし込むことも難しくなります。プロフェッショナルの道を目指すのであれば、「英語力」「コーディング力」そして、「数学力」が必須です。

講義内容

機械学習の中でも「教師あり学習」と呼ばれる予測を行うモデルについて扱います。「物件の情報から家賃を予測する」「ワインの情報から等級を予測する」など、教師あり学習は身近でわかりやすいかと思います。
本講座では、有名な機械学習の手法である「ロジスティック回帰」の仕組みについて、必要な数学の知識とともに紹介します。（プログラミングは行いません。）

「数学ってそうやって使われるのか！」「数学って面白い！」 と感じていただき、皆さんがこれから数学を学んでいく第一歩となれば幸いです。

〜手書き数学へのこだわり〜

本講義は、スライドなどを用いず、実際にノートを取っていただきながら進めていきます。弊社セミナーでは、理論をお伝えする際、この「手書き」にこだわっています。

• 中学・高校で学んできた数学と同様、書くことで覚えられる
• わかった気になってしまうのを防げる
• 能動的に学習することで、学習の理解が深まる

長らくセミナーを行ってきた中で、手書きの学習は評判をいただいております。

具体的な内容

• ロジスティック回帰に必要な数学
  • 対数関数
  • 微分・偏微分
  • 合成関数の微分
  • シグモイド関数
  • ベルヌーイ分布
• ロジスティック回帰のアルゴリズム
  • 交差エントロピー
  • 最急降下法

対象

• 独学でつまづいている方
• 機械学習の仕組みを知りたい方
• 数学がどのように使われるか感覚を養いたい方

数学が苦手な方も、得意な方も、大歓迎です！

得られる知識

• 機械学習で使われる数学の基礎
• ロジスティック回帰の理論的背景
• ロジスティック回帰が優れているポイント

プログラム

事前知識

なし

担当講師

酒井健三郎

大学では、機械学習を用いた物性物理学の研究に従事。 株式会社キカガクでは、数学周りのセミナーを担当。 機械学習の数学に苦戦する受講生を多く見てきた中で、図や簡易な表現を用いて、いかにわかりやすく伝えられるかを大切にしている。G検定、E資格保持。

アンケート記入特典

受講後、アンケートにお答えいただいた方には、Udemyにて販売している弊社セミナー動画「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -（4.5h）」の無料クーポンをプレゼントします！（内容：AIとは 、微分、単回帰分析の数学、Python速習、単回帰分析の実装）

備考

• 最小遂行人数は3名です。
• ノートPC持参の必要はございません。
• ネットワーク環境はございます。
• 当日は、受付に名刺を一枚お渡しください。（受講票の代わりとさせて頂きます）

（注意事項）
本講座は、AI活用の振興を目的としていますので、同一講座の再受講者・同業他社の方のご受講はお断りしております。
また、安易な当日/直前キャンセルによりご受講されたくても出来ない方が増えています。
キャンセル状況によっては再申し込みなどお断りさせて頂きますので予めご了承ください。
（当日無断キャンセルされた場合は理由の如何を問わず再申し込みをお断りさせて頂きます）。