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。この程度のモデルはこの講座で作れるようになる!平成29年7月3日、新たに東京都の大井ふ頭で確認されました。公園などで遊んでいてもアリさんを見ても、ヒアリじゃないかって心配になってしまいますね。あなたがヒアリ分類サービスの開発者に!※ただし、著作物の権利は全てStudy-AIに帰属するものとし、Study-AIサイトにてサービス提供するものとします。※必ずしも期間内にサービスが完成することを保証するものではありません。ヒアリ分類モデル製作に挑戦する中でディープラーニングの基礎理論と実装体験をしていただく事が目的ですので予めご了承ください。※UIや見た目の良さは本講座では追及できません。けますとより格好の良い作品が期待できます。ヒアリの分類機製作は今回(第7期)のみの課題です。世の中に役立つサービスを実際に作る中でディープラーニングの基礎を学んでください。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。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詳細はコチラ尚、1カ月講座もお申し込みの方は8割引で受講可能です。基礎の実習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。社会に役立つサービスを一緒に生み出そう。開発したサービスはStudy-AIホームページで公開し、あなたのお名前が共同開発者として掲載されます。開発したサービスの全ての権利はStudy-AIに帰属するものとします。第1回:ニューロンからニューラルネットへ。第2回:tensorflowを用いての全結合層の計算。第3回:CNNの計算。convolution層、pooling層。第4回:最新モデルを用いた転移学習。※講義アジェンダは予定です。予告なく変更になる場合がありますのでご了承ください。東京都内(詳細は受講者にご連絡します。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。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。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。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。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。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。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。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。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)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。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。