数学から理解するDeep Learning

難しい事を分かり易く

こんなことを学びます

AIのコア技術であるDeep Learning、さらにその基礎理論である
ニューラルネットワークから、数学を用いて理解していきます。

特に初学時の最初のハードルとなる微分、行列計算、
そして誤差逆伝搬法について理解・イメージできるようになります。

※ 高度な手法(CNN等)は時間が余った場合にのみ概要を説明します


■ こんなことが出来るようになります
Deep Learningを数学・数値計算の観点から理解できます。
AIを独自でプログラミングする際の基礎ができます。


■ 講座開催の背景
昨今、AIに係る技術が目まぐるしく発展していることは皆さん感じているかと思います。
また、将来的にはAIに多くの仕事が奪われるなどの話題も多く聞かれますし、
すべての人においてAIを理解していることは有益と考えています。

ですが、AIを学ぼうとしたものの、
数学の部分でハードルを感じるということも多く聞かれます。

そこで、今後我々の仕事・仕事に影響を及ぼすであろうAIについて、
基礎からしっかり理解できる講座を開催することにしました。


■ こんな風に教えます
講座形式で適宜質問をお受けしながら進めます。
中学校程度の数学の知識から理解できるよう講座を構成しています。
(微分や行列計算も必要な点を1からお教えします)
また、講座後の疑問点についても1週間程度お受けします。


■ 持ち物
可能であればノートパソコンをお持ちください。
「Slack」というツールを用いて資料共有等を行います。
※ 「Slack」使用方法は事前にご連絡いたします
※ ノートパソコンをお持ちでなくても受講できます


■ 定員
基本 10名
※ 開催スペース等の理由でで変動する場合があります
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開催予定エリア

品川・大井町

価格(税込)

¥2,000

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15人が受けたい登録しています

この講座の先生

難しい内容を分かり易く丁寧に

専門はITコンサルティングで、金融機関、政府系団体を中心として、システム基盤に係る企画、調達の支援、および、PMOとして開発、運用、保守業務支援に長く従事しています。

Deep Learningのテストプログラムを、外資系コンサルティング企業所属時に実装検証を実施、その後独学び、AI活用のコンサルティング等行っております。

AI, 機械学習, Deep Learningを独学で学んだからこそ、躓きやすいポイントを理解しており、コンサルティングで培ったプレゼンスキルで難しい内容を分かり易くお伝えします。​

【保有資格】
・中小企業診断士
・ITストラテジスト

  • 当日の流れとタイムスケジュール

    14:15 開場
    14:30 講座開始(途中15分程度休憩)
    - 講座のスコープ・進め方
    - ニューラルネットワークの仕組み
    - 順伝搬に関する数学
    - 順伝搬に関する数値計算
    - 逆伝搬に関する数学
    - 逆伝搬に関する数値計算
    - Deep Learning(CNN)の仕組み
    17:30 講座終了
    ※ 講座内容は若干変更する場合がございます
  • こんな方を対象としています

    ・AI(Deep Learning)を基礎から学んでみたい方
    ・AIを学ぼうと書籍を手に取ったが数式が多くて挫折した方
    ・今後AIプログラミングをしてみたい方
  • 受講する際は以下をお読み下さい

    ・今後の講座紹介素材として個人が特定できない形(教室後ろから撮影)で写真を撮らせていただきます。
     予めご了承ください。
    ・微分や行列計算を理解している必要はありません。
     中学程度の数学を理解していることが望ましいですが、
     講座中は一旦数式は無視してイメージだけを理解いただくことでも有益と考えています。
    ・基礎(数学・数値計算)から理解することが本講座の目的であり、
     具体的な応用方法等の発展的事項は含んでいません。
    ・プログラミングについては今回は扱いません。
    ・2017年4月17日にconnpassというサイトを通して実施した内容と同じです。

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