tag:peatix.com,2011:1 2019-11-01T23:18:18+09:00 Peatix Study-AI tag:peatix.com,2017:event-290803 2017-09-02T13:00:00JST 2017-09-02T13:00:00JST

 070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com　 仮お申し込みはこちらから※受け付けはお申込み順となります。予めご了承ください。※関西での説明会はありません。上記より直接申し込まれるか、一度東京の説明会へご参加ください。ある程度決めておられる方には、当日お申し込みやどんな準備（予習）が必要かのお話も可能です。説明会は講師が参加できない場合もありますのでご了承ください。（アシスタント講師やスタッフの場合もあります。） 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。公式ブログ070-1392-0909 (10:00 - 18:00) 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。 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！３．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教材紹介（抜粋）コードも丁寧に紹介します。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）　　　終了画像認識系9時～21時（予定）大阪：9月24日（日）画像認識系9時～21時（予定）東京：10月15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。070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com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電話でもお気軽にご質問ください！070-1392-0909 studyai2020@gmail.com070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.comAI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。070-1392-0909 (10:00 - 18:00) 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Q.「数学」はどの程度必要ですか？A. 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。Q.宿題は必須かA. 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）Q.作成するコードは全て解説してもらえますか？A. 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。Q.2週間でどこまでのスキルが身につきますか？A. 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。Q.どのようなフレームワークを使用しますか？A. 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。Q.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？A. 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。Q.画像以外に興味があるのだが・・・A. 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。070-1392-0909 (10:00 - 18:00) 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）  2017 Study-AI. All Rights Reserved.