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数学と人工知能。たったこれだけ、人工知能ビジネスの試作品を作る為に最低限必要な数学の分野とは。

Default latent
日時 :
2017/04/23 (日) 13:30 ~ 16:00
定員 :
30人
会場 :
株式会社セラク内 会議室 ※当日はリリカラショールームとの間の通路から通用口にお越しください(東京都新宿区西新宿7-5-25 西新宿木村屋ビル6F)
URL :
http://study-ai.com
主催グループ :
Atnd latent 人工知能入門勉強会

【勉強会概要】

  因数分解~偏微分まで、何を復習すればビジネスに活かせるAI試作品が作れるようになるのか?

  一緒に楽しみながら勉強、情報交換したい方、気軽に集まれ!

  5月開講超レア本格講座や、その他草の根セミナーもご紹介!

 「第1回人工知能ハッカソン in メディア工房優勝作品」から具体的に解説。

   (現段階でもっともビジネスに活かしやすい画像系のAIサービスです。) 

【この勉強会の目的】

 ・自分が知ってる数学で何ができるか知る

 ・自分の目的を達するために、どのような数学を学習すべきか知る

 ・数学を短期間に習得するためにどうすべきかを知る

【講師紹介】

大政 孝充

Study-AI(人工知能入門勉強会)特別講師

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

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

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

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

単独で理論から実装まで手がける。

株式会社ウェブファーマー代表。人工知能ビジネス創発サロン主催

【アジェンダ】

 1. 自分の知ってる数学で人工知能の何ができるか

 2. 人工知能を学ぶ際に必要な数学とは

  ⅰ) 赤本で学ぶ場合

  ⅱ) 青本で学ぶ場合

     ~ただし、学習部分をすっ飛ばすならこれだけ~      

    ・高校〜大学教養数学を分類

    ・中学数学から復習する場合

    ・ディープラーニングの流れ

     - 各段階で必要な数学

 3. ここだけは知っておきたい数学 〜各分野5分で復習〜

  ・数列/行列/Numpy

  ・対数と e

  ・偏微分

   ~ 微分は難しい・・・微分を学ばずに直感で学習を理解する

  ・線形代数(行列と一次変換)

  ~ ε-δ は必要ない!

 4.「ハッカソン in メディア工房」で必要な数学

【タイムスケジュール】

13:20~13:30 受付開始
13:30~15:00 勉強会
15:10~16:00 懇談タイム

※アジェンダやタイムスケジュールは予定です。変更の可能性もありますので予めご了承ください。

【参加の申し込みについて】

Study-AI事務局(studyai2020@gmail.com)まで件名に『4/23勉強会の申し込み希望A』とご記入の上お申し込みください。 お支払方法の詳細などをお知らせします。ご利用できるお支払方法は クレジットカード(VISA、Master)、Any Pay 

4/21までにお申し込み、お支払いの場合 3,000円

4/22以降は 3,500円 となります  

【キャンセルについて】

開催日の2日前(4/21 13:00)までにStudy-AI事務局(studyai2020@gmail.com)にご連絡をいただいた場合は、振込手数料を引いた金額をご返金します。

前回は高校の卒業論文の題材にされた方、様々な経営課題を解決したい方、AIだけでなくご自分の未来を変えたい方など、首都圏以外の遠方より来ていただいた方も多数いらっしゃいました。 何かのきっかけになれば幸いです。

※今回、生演奏はありません、ご注意ください。

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