田中 潤のプロフィール写真

田中 潤

(8)
  • 30人
  • 18回

人工知能会社社長

ShannonLabという人工知能の会社の経営者をしております。

これから世界のあらゆる場所に人工知能が登場してきます。
皆さんの役に立つものを作っていきたいと思っています。

数学の面白さを伝える意味で数学の指導もしております。
数学の楽しみの輪をもっと広げより多くの人に伝えられたらと思います。
勉強会実施してます。是非ご参加ください。


数学論文多数
国際学会での発表多数
http://shannon-lab.org/?page_id=105

出版物:

誤解だらけの人工知能 ディープラーニングの限界と可能性 (光文社新書)
https://www.amazon.co.jp/dp/4334043380

Pythonプログラミングのツボとコツがゼッタイにわかる本
https://www.amazon.co.jp/dp/4798048682/


所属団体
日本人工知能学会
アメリカ数学会

  • Icon share シェア
  • 講座一覧

  • レビュー8件

男性 30代

この講座は「数学に自信がないマーケッターが受けたい講座」でした

 日本においては統計学や確率論については実務の過程で学ぶことが多く、数学的な素養が無いまま、なんとか成果に結びつけている状況が多いのではないでしょうか。
 しかしながら当然ですが、統計学等も数学の素養が必要なものであり、応用的な利用を考えると数学の理解は不可欠なものになります。
 このようなことで、私のような文系出身者が数学的な素養を身につけられるようにと、この度田中先生にお願いをして開催してくださった講座になります。
 実務をしていると多くの数字と対峙しているなかで、結果として出てきた数字の「算数」を見ても、仕事量が増えるだけで非効率であると感じるときがあるはずです。
 このような非効率を効率的に、つまりは最終的な数字を追いかけるのではなく、なぜそのような数字になるのかを考えるために「数学」が必要になった場合、微分積分の概念を出来ることが望ましいといえます。
 数学に自信がない文系出身のマーケッターが、仕事の成果を上げたいと考えたときに、そのボトルネックが数学の素養であるとすれば、こちらはとてもオススメの講座になります。

続きを読む

男性 30代

この講座は「受講者の理解度にあわせていただける講座」でした

統計や検定について仕事で直接利用することがあり、理解を深めるために今回この講座に参加しました。

しかしながら、私の数学的な素養が無いことで先に進んでも理解が難しいということで、予定とは異なる部分を重点的に教えていただく講座にアレンジしてくださいました。

数学者の方に初歩的な部分について教えていただくのは大変恐縮ではありましたが、何よりも私が得られたものとしては大変大きいものだったので、申し訳なく考えつつもありがたく考えております。

講座は準備していたものを行うというのは普通ですが、講座受講者の能力に合わせてアレンジしてくださる点で星5つを付けさせていただきました。

続きを読む

男性 30代

この講座は「高校まで数学が好きだったのに大学で数学が嫌いになった人が受けたい講座」でした

数学は高度になればなるほど抽象的になりますが、これは曖昧さを排除して論理によって問題を解決するためです。
しかしこのことは、高校まで数学が得意だった人が、大学に入って数学を嫌いになる理由のひとつではないでしょうか。
日常生活では理解が難しいものを何かに例えて理解の助けにすることをしますから、具体化せずに抽象的に物事を解決するということは、なかなか慣れないことで難しいことです。

こちらでは、少人数で教わるということもあって、大学の講義のように理解せずに置いていかれるということはありませんので、しっかり理解したうえで大学数学の入り口を学ぶことが出来ます。

そのため、『数学が好きだったけれども大学数学が抽象的過ぎて嫌いになってしまった方』が、あらためて数学を学びなおすのにオススメの講座です。

続きを読む

男性 30代

この講座は「単回帰分析では物足りないと感じている人向けの講座」でした

単回帰分析は直感的に理解できることもあって、数学的な理解無しでも直感的に行えるものです。
ただし、教科書的な簡単な事象以外で単回帰分析では不十分であるケースも多いですが、どのように多変量を扱う重回帰分析を適用したらよいのか困っている方も多いはずです。

こちらの講座では、pythonという言語を利用して重回帰分析の基礎的内容を説明していただきました。

ここで注意が必要なのは、どのようにしてデータを集めたら有用な分析が出来るか、その方策はデータ収集の前に知っておきたいということです。
データには分析に適した内容とそうでない内容があり、せっかく集めたデータも役に立たないデータとなれば、期待した成果が得られないこともあります。

失われた時間は取り戻せません!
将来データを利用して分析を行う予定があるならば、データを集める前から『分析に適したデータ』の集め方を知っておくとよいでしょう。

このことから、単回帰分析では物足りないと感じている方が、早いうちに受けたい講座です。

続きを読む
8 件中 1 - 4 件表示

photo

教室風景写真