あたり前の便利を創ろう

機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー

セミナー概要

2日間で機械学習の『数学』と『プログラミング』を最短で学べるセミナーです。
『これから機械学習や人工知能を勉強したいけれど、何からはじめて良いかわからない』『参考書を買ったけれども、数式が多くて閉じてしまった』という方には必見の内容となっています。

内容 補足
時間 10:30 – 18:30  10:15 会場受付開始 ※時間厳守
料金 50,000円(税込み) 当日現金払い、領収書発行可、請求書払い可
持ち物 PC、ノート、筆記用具  PCは無線LAN接続が可能なもの
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

 

イベント開催日程(2017年)

イベント場所に関しては、申込後のメールにて詳細をお伝えいたします。

池袋オフィスは池袋駅北口から徒歩8分です。

 

タイムスケジュール

1日目:機械学習のための数学の基礎と実装方法紹介

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 機械学習のアルゴリズムと実装方法紹介

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

お手持ちのPCへの環境構築が事前に必要です。
Macの方はこちら、Windowsの方はこちらを参考にして設定をお願いします。

プログラミングが初めてで不安な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。

 

よくあるご質問

Q. 『機械学習』とは何ですか。

機械学習は人工知能の一種の技術であり、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。
文系出身でセミナーを受講していただいた方の感想をこちらでご紹介していただいているので、ぜひご覧ください。

Q. 予習は必要でしょうか。

基本的に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、今回のセミナーでコツを掴んでいただき、機械学習を学び始めることをおすすめしています。
ただし、プログラミングに関しては触れたことが無いとやはり難しいため、3時間程度で終えられるドットインストールのPython3コースを事前に受講しておくことを推奨しています。

Q. このセミナーを受けるとどのくらいのレベルになれるのでしょうか。

このセミナーのゴールは『機械学習の参考書を自力で読み進められるレベル』になることです。
そのため、セミナーがゴールではなく、このセミナーを機械学習を学ぶためのスタートにしていただきたいと考えています。
独学では、参考書を数冊程度は読みながら苦労して習得する力を、2日間で素早く習得できるため、お忙しいビジネスマンにはピッタリの内容となっています。

Q. エンジニアでないビジネスパーソンも学ぶべきでしょうか。

エンジニアはもちろんのこと、ビジネスパーソンこそ、学ぶべきだと考えています。
人工知能や機械学習をブラックボックスのままであると、『何』に使えるかがクリアではなく、ビジネスへの落とし込みができません。
そのため、数学の考え方を学ぶことによってビジネスにおける『課題設定』と結び付けられます。

Q. 今すぐ稼働するプロジェクトはないのですが学ぶべきでしょうか。、

すでに稼働しているプロジェクトが無い場合でも、いま初めていただくことをオススメしています。
機械学習は『データ』が存在してはじめて効果を発揮しますが、そのデータの取得方法が曖昧ではうまく解析することができません。
そのため、人工知能や機械学習のプロジェクトが本格的に稼働する3〜5年前に機械学習の考え方を身に付けていただけると、正しい『データ収集』の設計を行うことができ、将来的なプロジェクトの成功へと導けると思います。

 

過去のセミナーの様子

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手書きで学びます。

代表のポリシー「数学は書いて覚えるもの

受講生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ただきます。

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。

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。

交流の場』も大切にしています。

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おり、受講生の方全員でお昼ごはんを食べます。
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。

数学だけでなく『実践力』を意識した機械学習のプログラミングも学べます。

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。

わからない点はいつでも講師に質問でき、講師やスタッフがマンツーマンでサポートします。

 

 

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