お知らせ ビープラウド、機械学習・データ分析の問題をオンライン学習サービスPyQにて提供開始

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3月

11

【満員御礼】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】

機械学習のオンライン家庭教師『キカガク』スピンオフ企画!初心者大歓迎の未経験者向け機械学習セミナー

主催 : 株式会社キカガク

募集内容

一般(早割)

30000円(会場払い)

先着順
7/5

一般(キャンペーン中!3/31まで5000円OFF)

45000円(会場払い)

先着順
15/15

スタッフ

無料

先着順
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イベントの説明

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】

講師と受講者でインタラクティブに楽しく学べます

イベント概要

内容 補足
時間 10:30 - 18:30
料金 50,000円(税込・昼食代込) ※ 早割20,000円OFF、一般枠も3/31まで5000円OFFキャンペーン中
持ち物 無線LANの使用できるPC、ノート、筆記用具
内容 1日目 数学・プログラミング 機械学習のための数学の基礎と実装方法紹介
2日目 数学・プログラミング 機械学習のアルゴリズムと実装方法紹介

ブラックボックス化した機械学習やディープラーニングの技術について、手を動かす体験型の集中講義形式により、受講者の理解をしっかりサポートします。

こんな方々に参加して欲しい

☆ 機械学習の参考書を買って独学しようとしたけれど数式の多さに挫折してしまった方

・機械学習を学びたいけど、どうやって始めればいいか悩んでいる方

・機械学習でどんなことが出来るのかを理解したい方

・機械学習を今後手に付けていきたいエンジニアの方

特徴

授業中も本人の理解に合わせて、予備の講師が適宜サポートいたします。

数学とプログラミングは、未経験者・初心者を想定としておりますので、文系出身の方でも安心して受講して頂ける講義内容です。

持ち物

・ノート

・筆記用具

・無線LANの使用できるPC  ※ 事前にPCの設定が必要です。

よくある質問

Q. 高校の数学も怪しい私ですが大丈夫でしょうか。

もちろん大丈夫です。数学は高校の数学から順序立てて説明していくので、頑張っていただければ十分ついていけると思います。

※ 文系出身のセミナー受講生の感想はこちら

Q. 予習は必要でしょうか。

予習は必要ありません。

初学者は何から手を付けるかに時間を取られて遠回りしがちであるため、今回の勉強会でコツを掴んでから、機械学習を学び始めることをおすすめします。

Q. このセミナーを受けるとどのぐらいのレベルになるのでしょうか。

このセミナーのゴールは、「自力で機械学習の入門書を読み始められるレベル」になることです。機械学習の教科書を開いたものの数式を見て諦めた方が多く、その独学で学ばれるための第一歩を踏み出せるお手伝いをします。

Q. 領収証を発行可能でしょうか。

発行可能です。お越しの際にその旨をお伝えください。

Q. 会社の提出書類として受講証明書が必要なのですが、いただけるのでしょうか。

こちらも発行の対応をいたします。会社規定のフォーマットがある場合は事前に弊社HPよりお問い合わせいただけるとスムーズです。

過去の授業の様子

高校の数学の復習から始まり、最新のディープラーニングまで数式を書きながら学びます

代表のポリシー「数学は書いて覚えるもの」

受講者の方もノートに書いて手を動かしてもらうことで、初心者にとっては難解な機械学習の数式を体に馴染ませていきます

みなさん、非常に真剣に取り組まれています

機械学習は小さな疑問の積み重ねで挫折してしまうため、適宜質問を受け付けており、いつでも質問できる環境があります

この距離感だからこそ「理解できる」と感じていただけると思います。

キカガクのセミナーでは勉強面だけでなく、受講生の交流機会も大事にしています。

受講生の方全員でお昼ごはんを食べます(昼食は弊社で無料でご用意しております)。 機械学習の勉強のつまずきポイントを共有しあったり、お互い励ましあう仲間が増えて嬉しいとの声もいただき、受講生の方に好評の企画です。

機械学習のプログラミングを学びます。

講師がその場で一緒にコーディングしながら進めるため、一行一行理解していくことができます。

実習の時間も多く設けており、実践的な課題に挑戦できる時間があります。

わからない点はいつでも講師に質問でき、講師がマンツーマンでサポートします。

最後には難解な数式やプログラミングを頑張った方々を讃え、ささやかながら弊社から本セミナーオリジナルの修了証をお渡ししています。

タイムスケジュール

1日目

持ち物:ノート、筆記用具、ノートPC(タブレット端末は不可)

※ インターネット環境は会場側で準備します。

時刻 時間割 授業内容
10:15 受付開始
10:30 – 12:00 数学1限目 高校の数学と微分の基礎
12:10 – 13:40 数学2限目 線形代数と確率統計の基礎
13:40 – 14:10 昼食休憩
14:10 – 15:30 プログラミング1限目 プログラミング体験とPythonの基礎
15:40 – 17:20 数学3限目 機械学習の初級:単回帰分析と重回帰分析
17:30 – 18:30 プログラミング2限目 線形代数演算と重回帰分析の実装体験

2日目

持ち物:ノート、筆記用具、ノートPC(タブレット端末は不可)

※ インターネット環境は会場側で準備します。

時刻 時間割 授業内容
10:15 受付開始
10:30 – 12:00 数学4限目 機械学習の中級:パーセプトロンとSVM
12:10 – 13:40 プログラミング3限目 データの可視化とSVMの実装体験
13:40 – 14:30 昼食休憩
14:30 – 16:00 数学5限目 機械学習の上級:ニューラルネットワークとディープラーニング
16:10 – 18:10 プログラミング4限目 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの実装体験
18:10 – 18:30 修了式

プログラミング言語には、初心者にも易しいPythonを使用しますので初心者の方もご安心下さい。 プログラミングが初めてで自信のない方はドットインストールのPython3コース(無料)が非常にお手軽に学ぶことができるため事前に受講されることを推奨します。

過去の受講者の感想

Kさん(マーケター・ディレクター職)

応用したい分野

テキストの解析

持ち帰りたいゴール

外部のエンジニアに機械学習の開発を発注できるベースの知識をつける

セミナーへの感想

今年参加した勉強会・セミナーの中では圧倒的に一番の内容で、2日間集中して取り組めたことで、体系的な把握と疑問点の解消を行うことができました。 Pythonとそのライブラリはほぼ初めて触ったので、ひとつひとつ解説していただけて、分かりやすかったです。

セミナーの良かった点

  • 手書き:板書をノートに手書きさせるのは記憶に定着しやすく、良い方法だと思いました。
  • お昼のお弁当:講師、参加者が一緒にお昼を食べるのは意見交換や質問ができて、とてもありがたかったです。

Sさん(システムエンジニア・プログラマー)

応用したい分野

画像認識

持ち帰りたいゴール

機械学習を理解するための基礎数学

セミナーへの感想

機械学習の理論を数学や式をつかって文系の私にでも分かるように説明してくれたのが良かったです。 2日目に実際プログラミングを行い、理論を実践できるのも素晴らしいと思いました。

Nさん(インフラエンジニア)

応用したい分野

インフラの障害発生予測

今回の勉強会での学び

実際にノートに数式を書いてみたり、コード書いてみた点について得られた経験値は大きいと思います。 関連書籍を読んでみた際の理解度は段違いに良くなった気がします。

セミナーへの感想

これまで体系的に学ぶ機会が無かった事もありますが、いくつかの書籍やWebサービス等で機械学習について勉強してみましたが、内容をなぞってみてもイマイチ、理解が深まった気がしませんでした。 今回は、時間をかけて順序立てて学習できた点と、直に顔を合わせてレスポンスを見ながら進められた点がよかったと思います。有り難うございました。

Tさん(マネージャー)

応用したい分野

テキストと画像の解析

持ち帰りたいゴール

機械学習、ディープラーニングの仕組みと基礎を学びどういう活用方法が自社に適切であるかを知る

セミナーへの感想

高校の数学をほぼ勉強してない無知の自分でも基礎の基礎から授業で説明くださったので、機械学習のプログラムを組む上での最低限必要な知識とロジックを得ることができました、ありがとうございます! pythonの基礎的な使い方と実際にどういうプログラムで制御をしているのか実例を交えて体験させていただき、今まで無意識のうちに難しすぎでダメだろうと感じていた部分が少し開けた気がしています。

代表スピーカー紹介

株式会社キカガク代表取締役 吉崎 亮介

京都大学大学院情報学研究科修了(2016年)。

大学院時代は機械学習による製造業のプロセス改善に従事。

化学工学界で世界最高峰の国際学会ADCHEMにて最優秀若手研究賞を受賞。

ITベンチャー企業に入社し、新卒1年目から日本最大規模のゲーム開発者カンファレンスCEDEC2016の招待講演を単独で登壇。

2016年12月に株式会社Caratを設立後、2017年1月に株式会社キカガクを連続で設立。

運営会社

株式会社キカガクhttp://www.kikagaku.co.jp

『あたり前の便利を創ろう』を企業理念とし、教育(キ)、課題設定(カ)、学習モデル構築(ガ)、組み込み(ク)の支援を行っています。

お問い合わせ先

会社HPのお問い合わせより、随時受け付けております。

ご不明な点がありましたら、お気軽にお問い合わせ下さい。

発表者

株式会社キカガク代表取締役 吉崎 亮介 株式会社キカガク代表取締役 吉崎 亮介

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フィード

akiko30502376

akiko30502376 さんが書き込みました。

2017/03/09 12:08

4月に増枠のお願いをしました村木です。補欠で登録させていただいたのですが参加は難しいでしょうか。

woodspeace

woodspeace さんが書き込みました。

2017/03/07 14:51

現在、一般(早割)で補欠状態なのですが、もし繰上りがなければ、一般で参加したいです。可能でしょうか。

キカガク

キカガク さんが書き込みました。

2017/02/22 10:55

よろしくお願いいたします。関西では同内容のセミナーを行っておらず、こちらのセミナーがおすすめです。どうぞ、よろしくお願いいたします。

NaotoYoshimoto

NaotoYoshimoto さんが書き込みました。

2017/02/07 19:50

参加申し込みさせていただきました。よろしくお願いいたします。もし、4月5月の土日で関西で同内容のセミナーが行われる予定がございましたら、そちらに参加できればと思っております。

株式会社Carat

株式会社Carat さんが 【満員御礼】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】 を公開しました。

2016/12/16 00:32

【先着13名】『脱ブラックボックス!』未経験者向け機械学習セミナー を公開しました!

グループ

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

イベント数 60回

メンバー数 911人

終了

2017/03/11(土)

10:30
2017/03/12(日) 18:30

募集期間
2016/12/17(土) 10:00 〜
2017/03/10(金) 20:00

会場

ハロー貸会議室渋谷Ⅲ(渋谷駅西口徒歩2分)

〒150-0031 東京都渋谷区桜丘町3-24カコー桜丘ビル 3階

ハロー貸会議室渋谷Ⅲ(渋谷駅西口徒歩2分)

管理者

参加者(20人)

yusuke-koyama

yusuke-koyama

【先着10名】『脱ブラックボックス!』未経験者向け機械学習セミナー に参加を申し込みました!

TakuroFurukawa

TakuroFurukawa

【先着10名】『脱ブラックボックス!』未経験者向け機械学習セミナー に参加を申し込みました!

satoshi_imanishi_58

satoshi_imanishi_58

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】 に参加を申し込みました!

syouko_y

syouko_y

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】 に参加を申し込みました!

nnatsu

nnatsu

【増枠決定】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】に参加を申し込みました!

ShiromaNoriko

ShiromaNoriko

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】に参加を申し込みました!

yhagi29

yhagi29

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】 に参加を申し込みました!

hokusannino

hokusannino

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】 に参加を申し込みました!

Mameta55

Mameta55

【増枠決定】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】に参加を申し込みました!

fukudatin

fukudatin

【増枠決定】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】 に参加を申し込みました!

参加者一覧(20人)

補欠者(2人)

woodspeace

woodspeace

【増枠決定】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】に参加を申し込みました!

YasutakaKurosawa

YasutakaKurosawa

【増枠決定】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』少人数セミナー【2日間】に参加を申し込みました!

補欠者一覧(2人)

キャンセルした人(6人)