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2月

23

【2/23(木)】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー【数学編】

『機械学習・人工知能の初心者向けセミナー』機械学習を理解するための数学の基礎を6時間で学べます。

主催 : 株式会社キカガク

募集内容

一般

30000円(会場払い)

先着順
3/6

スタッフ

無料

先着順
1/1

イベントの説明

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー【数学編】

イベント概要

内容 補足
時間 10:30 - 18:30 10:15 受付開始
料金 30,000円 税込・昼食代込
持ち物 ノート、筆記用具
内容 数学 機械学習のための数学基礎講座(約6時間)

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、手を動かしてノートにもらう講義形式により、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です

☆ 機械学習の参考書で独学を始めたけれど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

・機械学習に関する事業を管理するマネジメント層の方

特徴

授業中にいつでも質問できる環境があります。

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

よくある質問

Q. 『機械学習』って何ですか?

機械学習は人工知能の一種の技術です。

Facebookの顔認識エンジンやAmazonのおすすめの商品といったリコメンドエンジンに使われている非常に実用的な技術といえます。

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。

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。

タイムスケジュール

数学:講義形式

持ち物:ノート、筆記用具

時刻 時間割 授業内容
10:15 受付開始
10:30 - 12:00 数学1限目 機械学習の展望と高校の数学
12:10 - 13:40 数学2限目 線形代数と確率統計の基礎
13:40 - 14:40 昼食およびディスカッション お弁当を支給
14:40 - 16:10 数学3限目 機械学習の初級:単回帰分析と重回帰分析
16:20 - 17:20 数学4限目 機械学習の中級:パーセプトロンとサポートベクターマシン
17:30 - 18:15 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
18:15 - 18:30 修了式

※ お昼ごはんが少し遅いため、朝ごはんをしっかり食べてからお越しください。

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。

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フィード

キカガク

キカガク さんが 【2/23(木)】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー【数学編】 を公開しました。

2017/01/31 15:38

【2/23(木)】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー【数学編】 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 58回

メンバー数 841人

終了

2017/02/23(木)

10:30
18:30

募集期間
2017/01/31(火) 20:00 〜
2017/02/22(水) 22:00

会場

The Connecting Dots SHIBUYA

〒150-0041 東京都渋谷区 神南1丁目20−7 川原ビル4階

The Connecting Dots SHIBUYA

管理者

参加者(4人)

SoichiroTsuboi

SoichiroTsuboi

【2/23(木)】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー【数学編】に参加を申し込みました!

riverviledge

riverviledge

【2/23(木)】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー【数学編】 に参加を申し込みました!

koji_maruyama

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キカガク

キカガク

【2/23(木)】機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー【数学編】 に参加を申し込みました!

参加者一覧(4人)

キャンセルした人(1人)