アクアミーティングスペース渋谷（渋谷駅から徒歩５分）
東京都渋谷区道玄坂1丁目22-12 和孝渋谷ビル １０Ｆ
| 内容 | 補足 | |
|---|---|---|
| 時間 | 10:30 - 18:30 | |
| 料金 | 50,000円（税込） | 昼食代込 |
| 持ち物 | 無線LANの使用できるＰＣ、ノート、筆記用具 | |
| 内容 | １日目 数学 | 機械学習のための数学基礎講座 |
| ２日目 プログラミング | プログラミング講座（Python） |
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、手を動かす体験型の集中講義形式により、受講者の理解をしっかりサポートします。
☆ 機械学習の参考書を買って独学しようとしたけれどダメだった方
・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
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。
持ち物：ノート、筆記用具、無線LAN接続できるPC
※ インターネット環境は会場側で準備します。
| 時刻 | 時間割 | 授業内容 |
|---|---|---|
| 10:15 | 受付開始 | |
| 10:30 - 11:00 | イントロダクション | 機械学習とは？ |
| 11:00 - 12:00 | 数学１限目 | 微分の基礎 |
| 12:10 - 13:40 | 数学２限目 | 機械学習の初級：単回帰分析 |
| 13:40 - 14:20 | 昼食およびディスカッション | お弁当を支給 |
| 14:20 - 15:20 | プログラミング１限目 | Pythonの基礎 |
| 15:30 - 16:30 | 数学３限目 | 線形代数の基礎 |
| 16:40 - 17:30 | 数学４限目 | 機械学習の初級：重回帰分析 |
| 17:40 - 18:30 | プラグラミング２限目 | Pythonによる線形代数の演算 |
持ち物：ノート、筆記用具、無線LAN接続できるPC
※ インターネット環境は会場側で準備します。
| 時刻 | 時間割 | 授業内容 |
|---|---|---|
| 10:15 | 受付開始 | |
| 10:30 - 11:00 | イントロダクション | データ解析の流れ |
| 11:10 - 12:40 | 数学５限目 | 機械学習の中級：パーセプトロンとSVM |
| 12:50 - 13:40 | プログラミング３限目 | Pythonによるデータベース操作と可視化 |
| 13:40 - 14:20 | 昼食およびディスカッション | お弁当を支給 |
| 14:20 - 15:50 | プログラミング４限目 | 重回帰分析とSVMの実装 |
| 16:00 - 17:20 | 数学６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 |
| 17:30 - 18:30 | プログラミング５限目 | ニューラルネットワークの実装体験 |
※ プログラミング言語には、初心者にも易しいPythonを使用しますので、プログラミング初体験の方でも大丈夫です。
もちろん大丈夫です。数学は高校の数学から順序立てて復習していくので、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いただいているので、ぜひご覧ください。
もちろん大丈夫です。
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ております。
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。
発行可能です。お越しの際にその旨をお伝えください。
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。
テキストの解析
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
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。
画像認識
機械学習を理解するための基礎数学
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。
インフラの障害発生予測
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。
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。
テキストと画像の解析
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
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。
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。
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。
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。
１日目は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おり、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。
２日目は機械学習のプログラミングを学びます。
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。
実習の時間も多く設けており、実践的な課題に挑戦できる時間があります。
わからない点はいつでも講師に質問でき、講師がマンツーマンでサポートします。
最後には難解な数式やプログラミングを頑張った方々を讃え、ささやかながら弊社から本セミナーオリジナルの修了証をお渡ししています。
