当イベントは、機械学習に関しての入門者の方に入門にあたっての知識マッピングの
サポートをすることを目的にしています。
まず初学にあたって大変なのは何を参考に勉強をするかです。噛み砕き過ぎた本は本質を
ぼかして書いてあるし、難し過ぎる本はそもそも何が書いてあるかよくわかりません。
こちらに対しては、大学の工学部の3,4年レベルの本の中で簡潔、情報量が多い、
分かりやすいを満たすものを入門書に選ぶと良いかと思います。

とはいえ、大学の工学部3,4年レベルの本は独学で読むには厳しいという声をよく聞きます。
微積分、線形代数、数列、確率、基礎統計、集合論など、当たり前のように本には出てきます。
そのため、当イベントでは前半の1時間を講座形式で入門にあたって全体像に関し解説できればと
思っています。具体的には知識マッピングのサポートをすることで、どこに何が必要かをお伝えし
目的を明確化できればと思っています。

また、後半の懇親会では、ざっくばらんに初学にあたってのご質問に答えられればと思っています。

・人工知能、機械学習、深層学習のそれぞれの位置関係について理解できます
・機械学習を学んでいくにあたってのステップが明確になります
・機械学習のベースとなっている考え方に関して理解できます
・線形回帰からニューラルネットワークへのモデル拡張の流れを理解できます
・人工知能についての話題になった際に的外れな返答をすることがなくなります

5/16(木)
受付：19:50〜20:00
講義：20:00〜21:15
質疑応答＆懇親会：21:15〜22:00 (自由解散可能です)

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

・自己紹介
・人工知能、機械学習、深層学習の違い
・機械学習入門にあたっての参考図書の紹介
・機械学習のアルゴリズムの基本発想
・線形回帰からニューラルネットワークへ
・AI・機械学習のプログラミングについて
・どうやって勉強していくか
・質疑応答

※
20~30分ほどは軽く数式を用いてニューラルネットについて概観する予定ですが、全てわからなくても
良い構成にはしていますので、必ずしもすべてを理解しなくても十分な内容にはなっていると思います。
（数式は一応ちゃんとは喋りますが、雰囲気でなんとなくわかった程度を目指していただく形で大丈夫です）

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。

5名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません。）

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
発行の際は事務手数料として追加1,000円のお支払いをお願いいたします。（法人料金も兼ねています）