【終了】誕生！ 1日速習AIコース【大阪・東京開催】
8月5日（土）東京開催
9月24日（日）大阪開催！
1日速習人工知能入門講座開催決定
この程度のモデルはこの講座で作れるようになる！
昨年話題になりましたがご存知でしょうか？きゅうり農家さんが自作でAI搭載自動仕分けマシーンを製作した例
今までの技術
キュウリの等級判断は実は非常に複雑な要素が組み合わさっていて今までのIT技術では対応ができず、おばちゃんの経験に頼るよりなかった。
AI技術で
正確な等級判断が可能になり仕分けにかかる人件費削減に。他の農家や作物でも応用可能である。
studyai2020@gmail.com
理論と実装が出来るプレミアム講師
講師紹介
大政孝充
株式会社ウェブファーマー代表 １９７５年、愛媛県生まれ。
京都大学工学部卒。学術修士。在学中に国家公務員１種試験に合格。
２００６年に株式・ディリバティブ投資を始め、８年で資産を７５倍にする。
金融商品のデータを解析する傍ら、人工知能の研究に従事する。これまでディープラーニングや深層強化学習の新しいモデルを提案している。
単独で理論から実装まで手がける。また企業向け人工知能のコンサルティングや一般者向け深層学習勉強会などを開催している。
第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝。
第２回全能アーキテクチャ・イニシアティブハッカソンにて敢闘賞を受賞。
Takahiro Nakaya
略歴
Graduated from The University of Tokyo (Engineering)
Freelance Data Scientist / AI engineer / Consultant
Experienced a lot of project related to data science
(Finace, Electric, Web-Marketing, Medical, Education)
Experienced not only typical data, but also text and image data
Mainly use python
AI入門講座 3つの特色
■質問し放題
講義終了後2週間、プレミアム講師にオンラインでいつでも質問！
■AIサービス作成する力
AIを活用したサービスを完成させる基礎を身に着ける！
■体系的な基礎
ディープラーニングの基礎からキチンと学び応用力をつけます。
実際のコードを見る
対象者
- AIを使ったビジネスを、もっと深いレベルで提案したい、
自ら試作品を作ってしまう力がほしい方。 - AIのエンジニアを目指したい方。
前提となる知識
- プログラミングの知識
- 高校数学の知識
一部、偏微分や行列など大学数学の範囲もありますが、講義を理解する為に必要な周辺基礎の範囲を明確にしますので安心です。
- Wi-Fi環境はありますが、容量に限りがあるので、ご持参頂くとよりスムーズです。
- PC電源用に延長コードをお持ちの方は、ご持参いただけると助かります。
1日10H集中カリキュラムと
2週間オンラインサポートで一気に学ぶカリキュラム
一日速習コースのゴール
- ビッグデータの実際のビジネスへの活用アプローチを理解する。
- 機械学習の分析アプローチを理解する。
- 機械学習の実装演まで行い、イメージを掴む。
転移学習までできるようになればビジネスに一気につながります。
転移学習とは、わかりやすくいうとコピー。Googleや研究機関が莫大な費用をかけて開発した学習モデルが論文やオープンソースとして 公開されています。これらをコピーして活用する力がつけば、小さなリソースでビジネスに繋げることができます。
日程
1日速習コース
| 開催日 | テーマ | 時間 |
|---|---|---|
| 東京：8月5日（土） | 画像認識系 | 9時～21時（予定） |
| 大阪：9月24日（日） | 画像認識系 | 9時～21時（予定） |
予習復習について
- 講義前に講義モジュール（ソースが書いてあるフォルダ）にアクセスできるようにしますので、予習が可能です。
発展課題
ディープラーニングの学習部分（誤差逆伝播法・勾配降下法）と言われる箇所を理解するとデータ分析やモデルの構築、改変などが 容易になります。
学習部分には、偏微分・行列・スカラーなどの高度な数学が含まれるため講義では概論と流れの理解のみ説明します。
ただし、発展課題を配布しますので理解が深まり、わからない部分は質問をすることもできます。（希望者のみでOK）
また、ピンポイントで学ぶ必要がある数学部分を提示しますからこの機会に、高度ですがごくごく一部必要な部分の数学のみを
復習・マスターすれば一気に希少なAIエキスパートとしての道が開けるでしょう。
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受講料
破格の98000円～
2週間オンラインサポート付き 98000円！ 定員10名までです！
復習課題が充実
1日コースですが、内容は1カ月コースと同一の内容です。
講義は予習もしっかりして、1日で効率よく実施し、自宅に帰ってからも充実の復習カリキュラムに挑戦してください。
オンラインサポート2週間延長オプション ＝ 1カ月サポート（+2万円）もありますから安心です。また、その後も何らかのオンラインサポートや
転職、案件、スタートアップなどのオフラインサポートもご相談ください。
お申し込みの流れ
お気軽にご質問ください！
studyai2020@gmail.com
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AIを学んで出来ること。
ベージュの部分を学ぶと、人間社会をより便利に出来ます！
図をご覧ください。
（日経新聞に連載を持ち、テクノロジー・ロードマップ2017-2026編集など人工知能のスペシャリストとして現役第一線で活躍する、 NTTデータ研究所 神田武先生よりStudy-AIに特別寄贈頂きました。）
AIを取り巻く環境は、人間の社会を機械学習（アルゴリズム）を使って効率化するという構図で見ると 非常に単純に表せることがわかります。
この構図自体は第一次AIブームの頃から変わっていませんがそれを取り巻く大量のデータの蓄積、機械学習の精度が格段に上がったこと、それをアクチュエイト（実現）するARやVR、Iotなどの技術も指数関数的に伸びているということが第三 次AIブームの正体です。
今、機会学習を学ぶと現実社会の問題（特に今まで見向かれなかった分野）を解決出来るだけの準備が整っているという事が言えます。
studyai2020@gmail.com
講義風景
2017年5月講座風景 講師：大政
会場：株式会社セラク（先端農業IOTを扱）
2017年7月 チャットボット製作講義風景 講師：Nakaya
会場：Andy（ジャズバー）
受講者の声
Y.Kさん（30代 エンジニア）
今までこのようなAIを体系的に基礎から学べる講座がなかったので非常に助かっています。復習課題が充実しているのもありがたいです。
Y.Nさん（20代 エンジニア）
まだ受講中なのですが、Study-AIの講座を受けていることをPRして転職活動がうまく行きました。未経験ですが機械学習のエンジニアとして内定しています。これからは業務で活用するのでさらに一生懸命取り組みたいと思います。
T.Nさん（20代 デザイナー）
Pythonを勉強するのも始めてだったのでついていくのに必死です。さらにAIの分野が数学からいろいろなフレームワークまで幅広く何から手を付けて良いかわかりませんでした。でも、周りの方や講師の先生が非常に親切に接してくれたので何とか自分にもAIの世界が分かってきました。
N.Sさん（40代 エンジニア）
TensorFlowの仕組みが目から鱗でした。別の分野のエンジニアで昔プログラミングも扱っていましたが、この講義は感動の連続です。
K.Sさん（50代 研究者）
私のクラスは予習資料が事前に配布され、講義では活発に質問が飛び交うなど受講者が取り組む姿勢が非常にレベルの高いクラスと感じました。若い方に負けないよう頑張っています。
Q&A
前提となる基礎について
「数学」はどの程度必要ですか？
講義は知識０でも理解できる構成としました。
ただし、その後もっと深く知るには必ず必要になります。
中学＋高校の数学の必要部分＋線形代数の一部の理解ができるよう、必要な勉強範囲をお教えします。また、希望があれば合同の質問会などフォローアップ を出来る限りサポートします。
宿題は必須か
是非行って欲しい。
講義時間でできることには限界がある。特にプログラムを自分で打って、走らせ、検証するという作業を行わなければ、身につかない。
プログラム経験者のよくある質問（他に質問がありましたらお気軽にお問い合わせください）
作成するコードは全て解説してもらえますか？
基本的な部分は解説する。
ただし後半の講義においては概念的な説明の部分もあります。
３ヶ月でどこまでのスキルが身につきますか？
現状で最もビジネスに活かしやすい、画像の分類タスクができるようになります。具体的には既存のモデルを転移学習させることで、新たな分野の画像を分類します。
この手法は現在最も活発に行われている手法の１つです。
どのようなフレームワークを使用しますか？
chainer又はtensorflowを使います。
Chainerは日本語のサポートが充実しているし、インストールが簡単。初心者にも使いやすい構造となっています。
TensorflowはGoogleが多大なコストをかけて自社開発した人工知能のフリーライセンス版、本格的なサービス導入が低コストで可能です。
別のプログラミング言語を使っているが、Pythonを学ぶ必要がありますか？
機械学習、特にディープラーニングではPythonがデファクトスタンダードになりつつある。
この際pythonを学んで欲しい。
画像以外に興味があるのだが・・・
今回は画像に特化した講義となるが、pythonによるプログラムの書き方、パラメータの調整法、ニューラルネットの基礎知識は自然言語処理や時系列データ処理にも共通します。
是非本講座をお受けください。
studyai2020@gmail.com
認定証発行
AIコーディーネーター認定証（中級）
※課題提出状況などを把握し一定のレベルに達したと認められた場合にのみ発行申請可。（無料）
