==
※
以下ちょっと難しめに書かれてますが、全く知らないけどちょっと勉強してみたいな
という方も大歓迎です。
事前知識がなくてもわかるような説明を徹底したいと考えています。
==

当イベントは、機械学習に関しての入門者の方に入門にあたっての知識マッピングのサポートをすることを目的にしています。
まず初学にあたって大変なのは何を参考に勉強をするかです。噛み砕き過ぎた本は本質をぼかして書いてあるし、難し過ぎる本はそもそも何が書いてあるかよくわかりません。こちらに対しては、大学の工学部の3,4年レベルの本の中で簡潔、情報量が多い、分かりやすいを満たすものを入門書に選ぶと良いかと思います。

とはいえ、大学の工学部3,4年レベルの本は独学で読むには厳しいという声をよく聞きます。微積分、線形代数、数列、確率、基礎統計、集合論など、当たり前のように本には出てきます。
そのため、当イベントでは前半の1時間を講座形式で入門にあたってどう学んでいくと良いかに関し解説できればと思っています。具体的には知識マッピングのサポートをすることで、どこに何が必要かをお伝えし目的を明確化できればと思っています。

また、後半の懇親会では、ざっくばらんに初学にあたってのご質問に答えられればと思っています。

・人工知能、機械学習、深層学習のそれぞれの位置関係について理解できます
・機械学習を学んでいくにあたってのステップが明確になります
・機械学習のベースとなっている考え方に関して理解できます
・線形回帰からニューラルネットワークへのモデル拡張の流れを理解できます
・人工知能についての話題になった際に的外れな返答をすることがなくなります

2/12(月)
受付：19:50〜20:00
講義：20:00〜21:00
質疑応答＆懇親会：21:00〜22:00 (自由解散可能です)

終わり時間少々遅いですが、希望者がおられたらそのまま二次会を30分〜1時間程度行えればと思います。

東京都新宿区四谷1-3-22 ルノアール四谷店  3階会議室A
https://www.ginza-renoir.co.jp/shopsearch/shops/view/85

・自己紹介
・人工知能、機械学習、深層学習の違い
・機械学習入門にあたっての参考図書の紹介
・機械学習のアルゴリズムの基本発想
・線形回帰からニューラルネットワークへ
・どうやって勉強していくか
・質疑応答

・該当分野の入門者の方、初学者の方
（数学苦手な方も事前知識ゼロの方もちゃんとフォローアップできればと思っていますので、
来ていただいて大丈夫です。お越しいただいた中で一番知らない方に合わせるつもりなので、
学生時代数学が得意だった方や事前知識が豊富な方は別途出している会にご参加いただける
方が楽しめるかなと思います）

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、200名は越える。

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で2,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。法人参加者枠からのお申し込みをよろしくお願いいたします。）

1ドリンク制なので参加費とは別途で500円だけご負担いただけますと嬉しいです。
25歳以下はサービスとしますので参加費のみで大丈夫です。