人工知能・機械学習の教育コンサルティング

人工知能・機械学習 脱ブラックボックスセミナー

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時間・料金

7時間(9:30 – 17:30)×2日間
個人料金:70,000円 法人料金:100,000円
※いずれも税込み料金

スケジュール

・8/3(木)・8/4(金) 9:30 – 17:30 @ キカガク池袋オフィス
・9/9(土)・9/10(日) 9:30 – 17:30 @ キカガク池袋オフィス
・9/28(木)・9/29(金) 9:30 – 17:30 @ キカガク池袋オフィス

講座難易度

・数学 ★☆☆
・プログラミング ★☆☆
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特徴

・中学・高校の数学から最先端の機械学習の仕組みまで理解できます。
・学んだ数学をプログラミングで即実践することで理解がぐっと深まります。

対象

・機械学習の参考書を読んでみたけれども数式が多く閉じてしまった方
・必要な情報の取捨選択ができないため、ゴール逆算で効率良く学びたい方

ゴール

・機械学習に必要な微分・線形代数を理解する
・回帰(単回帰分析・重回帰分析)のロジックを理解する
・分類(パーセプトロン・SVM)のロジックを理解する
・ディープラーニングが従来の手法と何が違うかを理解する
・Numpyを使用した線形代数演算を習得する
・Scikit-learnを使用してデータ分割、モデル構築、モデル検証ができるようになる
・Chainerを使用してニューラルネットワークのモデル構築ができるようになる

 

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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 中学・高校の数学と微分の基礎
12:10 – 13:40 数学2限目 機械学習の初級(回帰):単回帰分析
13:40 – 14:10 昼食休憩
14:10 – 15:30 数学3時限目 機械学習に必要な線形代数の基礎
15:40 – 17:20 数学4時限目 機械学習の初級(回帰):重回帰分析
17:30 – 18:30 プログラミング1限目 プログラミングの基礎と線形代数演算による重回帰分析の実装
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 プログラミング2限目 Pythonの文法紹介と機械学習のビジネス応用の秘訣
12:10 – 13:40 数学5時限目 機械学習の中級(分類):パーセプトロン
13:40 – 14:10 昼食休憩
14:10 – 16:00 数学6時限目・プログラミング3時限目 機械学習の中級(分類):SVMとScikit-learnによる実装
16:10 – 17:30 数学7時限目 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの数学
17:40 – 18:30 プログラミング4時限目 Chainerによるディープラーニングの実装

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。

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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。

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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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