tag:peatix.com,2011:1 2017-10-29T14:36:59+09:00 Peatix Study-AI tag:peatix.com,2017:event-311253 2017-10-29T13:00:00JST 2017-10-29T13:00:00JST

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。 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 初学者によりそう講義で"あなた"も必ずわかるように導きます対象者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。プログラミングや数学にまったく自信のない方でも、下記講座をご受講いただければ1カ月講座を受講可能です。「AI”超”入門講座」10月22日（日）、10月29日（日）8：00～22：00詳細はコチラ50000円→無料 関西講座受講予定者は超入門講座は無料で受講いただけます。 又は、講義資料を配布します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。 DCGANモデル（画像処理）を利用したサービスをなぞって作る等知識0からAIの技術を活用したサービスを完成させます。(PoC)学習状況や、生徒のアイディアにより実現可能な案を選定します。共同開発したサービスとして自由にPRご活用いただけます！PoC：Proof　of Consept (新しい技術や概念の実証) 試作品製作（PoC）を通しビジネスの橋渡しが出来る人材として力をつけます。なぜStudy-AIでの学習がビジネス構築に繋がるのでしょうか？　上の図をご覧ください。試作品製作を通し、 「人工知能開発ができるベンダー」側の話す内容や技術水準や得意分野を理解できるようになります。また、製作実績としてプロトタイプを提示でき案件発注側への営業も容易になります。 ブレイン、コンサル、システムインティグレーター(SIer) 、 ハスラー、プロデューサー、ディレクター　・・呼び方はいろいろですが、特に新しい分野のビジネスは、何と何を組み合わせればよいのかに知見のある、橋渡しが出来る人材が中心になって構築されると考えます。勿論、技術ドリブンで行きたい人にとっても、何か作品を作るという方法はもっとも実践的で効率的な学習方法といえます。プロトタイプの作成を独力で行うには数々の論文を読むなど多大な労力が必要。 現場のAIエキスパートに手順を教わりながら実体験をし、あとはビジネスに必要なドメイン（分野）だけ自分で学べるという自信がつくところまで効率よく進みませんか？ 070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com 会場新大阪又は梅田日程開催日時間11月19日（日）13:00～18:0011月26日（日）13:00～18:0012月3日（日）13:00～16:0012月10日（日）13:00～16:0012月17日（日）13:00～16:00070-1392-0909 (10:00 - 18:00) studyai2020@gmail.com講師紹介Yoshiyuki　Nakao-　略歴：大手ITベンダーで、金融機関の業務システムの開発・運用・保守を担当。現在AIを活用したトレードサービスR&Dを手掛けるなど、得意な統計分析を強みとしフリーのデータサイエンティストとして活躍中-　バックグラウンド：マクロ経済・国際金融が専門マクロ経済・国際金融が専門。Webサイト作成も得意とするフルスタックエンジニア。ディープラーニングの基本を丁寧に身に着けていただきます。とてもジェントルマンで優しい先生です。あまり多くを詰め込まず、ひとつの作品制作を通し深い理解を目指しましょう受講料1カ月コース※試作品製作は1ヶ月で出来る範囲で終了します。講義後も1カ月間オンラインで質問可。1カ月間オンラインサポートオプション　3万円→　無料！法人名義での領収書発行が必要な場合は、法人扱いとなります。個人の場合最大3回まで分割でのお支払いが可能です。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.com 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。 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を扱う）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。 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。 Q&A前提となる基礎について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。１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。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）AIコーディーネーター認定証（上級）※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） c 2017 Study-AI. All Rights Reserved.