【24時間速習】AIを学ぶための本格数学講座【1次関数から】
この講座で数学を学ぶメリット
特に②と③のメリットは大きく、数学という共通言語を得る事でチャンスが増えます。 仕事としてAIに取り組んでいきたい方には、例え最初の段階で数学を使わなかったとしても初めに覚えておくほうが あとあとを考えますと効率的なロードマップかもしれません。 しかもたったの24時間で！
開催日時
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- 1月2７日（日）10時―17時（6時間） 1回目 基礎編
- 2月09日（土）10時―17時（6時間） 2回目 線形代数学編
- 2月24日（日）10時―17時（6時間） 3回目 微分積分学編
- 3月10日（日）10時―17時（6時間） 4回目 統計学と情報理論編
- 6時間×4回で計24時間となります。ご参加できない回がある方はビデオをご覧頂きます。
- 初回開催なので多少粗削りです。少し割引となっています。
概要
◇ディープラーニングに必要な数学を最短で学ぶことができます。
◇数学知識０からご参加頂けます。（中学校3年生までの因数分解などは復習が必要です。）
◇日本ディープラーニング協会主催のE資格の応用数学の範囲も網羅しています。その為、Study-AIの通学講座にてE資格認定プログラムを受講される場合には応用数学を免除可能です。
◇単にテキストを読むだけの講義ではありません。むしろテキストはほんの少しのPDFだけです。出来る限りディープラーニングでの活用シーンを例示しながら何の意味があってその数学が必要なのかをわかるように導きます。熱意ある講師が元気に登壇しますから皆さんもついてきてください。
◇今回ご参加頂いた方にはStudy-AIオリジナルの0から学べるAI実装教材6か月間無料視聴IDを発行します。AI超入門講座で使われたPDF2000ページ相当の教材は自習でも学ぶことができ、入門者から上級者まで大変好評です。
ディープラーニングに必要な数学を体系化
※講座項目は予告なく変更となることがあります。また、幾何学は理解の助けになりますが中級くらいまでの間には必ず必要というわけではない為、今回の講義では割愛予定です。
講師紹介 深谷慎介（フカヤ シンスケ）
略歴
麻布大学教育推進センター チューター
東北大学大学院 理学研究科 博士後期課程 退学 ＜修士（理学）＞
日本リメディアル教育学会 会員
大学院在学中より現職。専門教育に入る前の（＝入門・教養・リメディアルとしての）自然科学教育に従事。
専門的な内容を、専門的ではない言葉で表現し、意欲と理解を引き出すこと常に心がけている。
専門分野は生物物理学・熱統計物理学・自然科学教育。
学習者がどのように科学的諸概念を獲得するのかに興味を持っており、関連して機械学習や自然言語処理に興味を抱くようになる。
刑事事件に関わる科学的な検証など教壇以外での経験もあり、サイエンスに関わる全般で活動中。
会場
・１日目～３日目：Study-AI研修室 （JR山手線 巣鴨駅徒歩4分）
・4日目：代々木会場（JR山手線 代々木駅徒歩30秒）
持ち物
- 筆記用具
- 名刺1枚 ※ 受付時にお渡し下さい。
- パソコンがなくてもご参加いただけます。
定員
先着20名 【要予約】
※事前申し込み必須。当日ご来場は立ち見、又はご聴講いただけない場合があります。
参加費
法人：16万円 → 第一回開催特別価格 12万円（税抜）
個人：12万円 → 第一回開催特別価格 9万円（税抜）
- 法人名義の領収証が必要な場合や会社から研修費が出る方は法人料金となります。
- 当日現金払いは出来ません。前払いにてご予約が必要です。
転職活動中の27歳以下のエンジニア → 無料
- 実務経験2年以上ある方。履歴書提出、アンケート回答後審査あり。
– オンライン参加限定（ブラウザ視聴）。
- 初回開催なので多少粗削りです。少し割引となっています。
主催
Study-AI（人工知能入門勉強会）
お問い合わせはお気軽に
電話： 080-6790-8566
写真は2018年12月に実施の異常検知を例としたディープラーニングの全体像講義。株式会社システムインティグレーター（わかりやすいブログで有名なAISIAの著者）梅田代表取締役に講演頂きました。
その他に、数学のどの部分を勉強すると機械学習の理解が深まるかなど、これから人工知能を０から、１から勉強したい方向け、ビジネスに活かしたい方向けの勉強会です。これまで、個人・法人あわせて2000名以上にご参加頂いております。また、一般社団法人日本ディープラーニング協会主催のAI資格試験であるE資格の認定プログラムも実施しています。
講義風景 －主催Study-AIによる講義です。基本的にアットフォームです。
2017年5月講座風景 講師：大政（AIエンジニア）
会場：株式会社セラク（先端農業IOTを扱う）
受講者の声 （※過去Study-AI講座より）
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。
O.Sさん（コンサルタント）
アットホームで実践的な内容でした。かなり高度な内容でしたが、少人数で、自分に合わせてくれたのが助かりました。