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6月

11

【キカガク流AI入門セミナー】手書きで学ぼう!機械学習の数学〜決定木/ランダムフォレスト編〜

Organizing : 株式会社キカガク

Hashtag :#キカガク
Registration info

一般枠

3000(Pay at the door)

FCFS
28/22

Description

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~ ←今回はこちら
4. 手書きで学ぶ機械学習の数学~ロジスティック回帰編~
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」は各回繋がりはありませんので、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「決定木/ランダムフォレスト」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

  • 決定木のアルゴリズム
    • 条件分岐
    • 不純度
    • 情報利得
  • 決定木のメリット/デメリット
  • アンサンブル学習
    • バギング
    • ブースティング
  • ランダムフォレスト

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

  • 決定木/ランダムフォレストの理論的背景
  • 他の機械学習手法と比べた際の決定木/ランダムフォレストの特色
  • 決定木/ランダムフォレストを実装する上でのハイパーパラメータ調整のポイント

プログラム

時間 テーマ 登壇者
19:15~19:30 開場・受付開始 ※受付時に「名刺」を1枚お渡し頂けますと助かります。
19:30~21:30 講義 講師:酒井 健三郎

事前知識

なし(決定木/ランダムフォレストでは、微分・統計・線形代数などはでてきません。算数がわかれば理解できます。)

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)。

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キカガク

キカガク published 【キカガク流AI入門セミナー】手書きで学ぼう!機械学習の数学〜決定木/ランダムフォレスト編〜.

05/31/2019 19:14

【キカガク流AI入門セミナー】手書きで学ぼう!機械学習の数学〜決定木/ランダムフォレスト編〜 を公開しました!

Group

キカガク

「初心者向け機械学習・人工知能セミナー」や「機械学習を学びたい人が集まる交流会」を開催

Number of events 90

Members 1565

Ended

2019/06/11(Tue)

19:30
21:30

開催日時が重複しているイベントに申し込んでいる場合、このイベントには申し込むことができません

Registration Period
2019/05/31(Fri) 19:09 〜
2019/06/11(Tue) 21:30

Location

株式会社キカガク神田オフィス

東京都千代田区内神田3丁目2-9(SPビル4階)

Attendees(22)

koichi_shino

koichi_shino

【キカガク流AI入門セミナー】手書きで学ぼう!機械学習の数学〜決定木/ランダムフォレスト編〜に参加を申し込みました!

hika

hika

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Yuehara

Yuehara

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KatsuyaTakao

KatsuyaTakao

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Ka-Takahashi

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moutyo

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VNH

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YutoUchida

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shin s

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inocci_jp

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Waitlist (6)

moriya1968

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ohira_masa

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xxxxhighway

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Kimura

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taonoe924

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chiko0416

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