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。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。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。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。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!■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。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。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一日速習コースのゴール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。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。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。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。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。定員10名までです!復習課題が充実1日コースですが、内容は1カ月コースと同一の内容です。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。1カ月サポート(+2万円)もありますから安心です。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。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。神田武先生よりStudy-AIに特別寄贈頂きました。非常に単純に表せることがわかります。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。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。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。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。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。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。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。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「数学」はどの程度必要ですか?講義は知識0でも理解できる構成としました。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。出来る限りサポートします。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。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。後半の講義においては概念的な説明の部分もあります。3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。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。本講座をお受けください。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。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。