キカガク (@kikagaku_inc)


参加する勉強会

2/20 (土)

Ad7ae15e8ac333ea29df5d2a377b2094 DEEP LEARNING LAB
ヘルスケア業界への参入障壁を乗り越える方法を議論・共有する
Deep Learning Lab(DLLAB)について Deep Learning Lab とはディープラーニングの実社会での活用を推進するコミュニティです。先端技術を実際のビジネスに応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロたちが毎月の勉強会や教育活動をベースに、ニーズに合わせた最適な技術を選択し開発した事例や最新技術動向の情報発信を行い、ソリューション検討を具体的に行えるようにします。マイクロソフトとプリファードネットワークスの協業から生まれました。​コミュニティご紹介資料はこちらです。 DLLAB Healthcare Day 2021 ~医療 x AI への参入障壁を乗り越える~ DLL ヘルスケア分科会では 2019年に「医療×AIシンポジウム」を 2020 年には「Healthcare Day 2020 ~地域包括ケアと Ai~」を開催し、多くの医療従事者及び医療関係企業、ヘルスケアスタートアップ、AIスタートアップに参加いただきました。 今年も ヘルスケア分科会の気悪として、「医療 x AI への参入障壁を乗り越える」をテーマに1-dayイベントを開催します。医療業界特有の規制、個人情報保護、AI 倫理 が多くの企業の医療進出を拒んでおり、医療業界での IT化・AI化はまだまだ発展途上であることは事実です。今回はこの領域のスペシャリストやアカデミアの方々を及びしてそれぞれの立場からセッションを行っていただきます。また、実際に医療業界で活躍されているスタートアップやテクノロジー企業にも登壇いただき、どのようにして規制や倫理といった障壁を乗り越えたのかといった観点でお話いただきます。 昨年と同様に機械学習初学者の方に対して、株式会社キカガクによる診断推論モデルに関するディープラーニングハンズオンセミナーを実施します。医療従事者やヘルスケア領域での AI 活用にご興味ある方は是非この機会にご参加ください。 詳細 日時 2021年2月20日(土)  午前の部 ハンズオン: 10:00開始、12:30終了  午後の部 セッション&パネルディスカッション: 13:00開始、18:15終了 場所 Microsoft Teams (オンライン開催) 対象者 ・ヘルスケア業界への参入を検討されている、経験されている方 ・ヘルスケア業界の企業で働かれている方(製薬、医療機器、ヘルスケアソリューション企業 等) ・医療従事者の方(医者、看護師、介護士 等) ・生命情報のアカデミック分野で研究されている方 ・ヘルスケアでの AI 活用や先端事例に興味のある方 セッションスケジュール セッションの割り振りはイベント当日まで変更の可能性があることをご容赦ください。セッションタイトル・概要については追ってアップデートいたします。 時間 セッションタイトル 講演者 13:00-13:10 オープニング 千葉大学医学部附属病院 亀田義人氏 13:10-13:30 厚生労働分野におけるAI技術の利活用について第3次AIブームの下、AI技術が加速度的に発展し、その実装も本格化する中、政府としてはAI技術を基盤分野と捉えて「AI戦略2019」等の分野別戦略を打ち出してきた。また、厚生労働省では、保険医療分野におけるAI活用推進懇談会報告書に基づき、ゲノム医療、画像診断支援、医薬品開発、診断・治療支援、介護・認知症、手術支援の重点6領域を定めて、その開発・実用化を促進するとともに、「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」を設置し、AI開発及び利活用を加速させるための課題や対応策、及び本邦にて取り組むべき事項の方向性についてとりまとめた。本セッションではこれらの取組などについて概説することとしたい。 厚生労働省大臣官房厚生科学課 研究企画官高江慎一氏 13:30-13:50 臨床応用を志向した医療AI研究:その可能性と課題近年機械学習技術の急速な進歩、安価で性能の高いGPUが利用可能になった事、またビッグデータ時代と呼ばれる時代に入り、公共データベースの拡充などにより、大規模データの利活用が可能になったことなどの理由により、AI技術への期待が高まっている。実際、顔認証や自動運転などAIの社会実装は急速に進んでおり、医療分野においても、既に60以上のAI搭載医療機器が米国FDAから承認をけており、日本においても、我々の成果を含めPMDAに承認を受けたAI搭載医療機器の実臨床応用が進んでいる。本講演においては、長期にわたり臨床応用を志向したAI研究を行った経験に基づき、医療AIの可能性及び課題に関して紹介する。 国立がん研究センター/日本メディカルAI学会分野長/代表理事浜本隆二氏 13:50-14:00 休憩 14:00-14:20 医学と工学の垣根を越えた医療AI開発医工連携という言葉が人口に膾炙して久しいが、真の医工連携の実現にはまだ遠いといわざるを得ない。それでも再生医療や医療機器開発の分野では、医工連携の成功事例も報告されている。しかし、ソフトウェア医療機器、特に医療AIについては近年のトピックであり、成功事例もまだ少ないため、医学側も工学側もどのように開発を進めて行くか手探りの状況である。我々はこれまで、工学という立場から精神科領域や脳外科、心臓内科領域で、医学側と連携して様々な医療AIの開発を手掛けてきた。本講演では、我々の医療AI開発の経験を踏まえ、どのようにして医学と工学が垣根を越え、医療AI開発を推進するかについての方法論について議論する。 名古屋大学 / クアドリティクス株式会社大学院工学研究科物質プロセス工学専攻 准教授 藤原幸一氏 14:20-14:40 ICTを用いた健康なまちづくりの取り組みとAI活用への期待多くの市町村では高齢化に加えて、人口が大きく減少し、介護や健康づくりへの若手の人的資源が期待できなくなる。一方で、健康づくりや地域活動に参加する高齢者は増加しており、ソーシャルキャピタルを活用・推進するとともに、ICTを活用した健康データの収集・分析から、戦略的な健康支援を行うことが求められる。元気に納得のいく人生を送るためには、歩行機能の維持が重要である。糖尿病、外反母趾、変形性膝関節症など歩行機能や移動能力を急激に低下させる要素はあまり知られていない。そこで、本講演では、”歩く”、”足部”に着目し、ICTを活用した地域における健康活動の成果、今後のAI活用への期待について講演する。 了徳寺大学/一般社団法人 IT ヘルスケア学会教授山下和彦氏 14:40-14:50 休憩 14:50-15:20 アカデミア パネルディスカッション モデレーター 亀田義人氏 15:20-15:30 休憩 15:30-15:50 先端技術がもたらす「より良いヘルスケアのかたち」昨今の技術革新に伴い、臨床現場におきましても、深層学習技術をはじめとするAI技術や、ロボティクスやセンサーといったIoT技術、そして、HoloLens等のMixed Reality技術への期待が高まっています。本セッションでは、世界規模でのクラウドベースでの先端技術の研究をご紹介するとともに、実際に医療機関でおこっているデジタル化、AI利活用の国内外の事例を幅広く紹介いたします。また、パートナー様が、マイクロソフトのクラウド上でソリューション展開をご検討頂く上で、パートナー様の事業開発に関する支援についても触れさせて頂きます。 日本マイクロソフト株式会社医療・製薬営業統括本部 事業開発担当部長 清水教弘氏 15:50-16:10 「言語」×AI Digital DeviceFRONTEOのライフサイエンスAI事業は、「KIBIT」と「Concept Encoder」という2つのAIを軸にAIテクノロジーの価値の最大化を図ることで、医療の向上や生命科学の分野における技術革新に貢献することを目的としています。当社が独自開発したこれらの人工知能は自然言語処理に特化したものであり、医学論文や電子カルテといった、複雑かつ専門性の高いテキスト情報について特殊なアルゴリズムを用いることにより、解析を可能としました。この技術をどのように創薬、転倒転落の予測や認知症診断支援システムへ応用しているのかについてご紹介致します。 株式会社FRONTEO取締役 社長室長 兼 ライフサイエンスAI事業本部長山本麻理氏 16:10-16:20 休憩 16:20-16:40 AIによる細胞診支援技術の紹介と、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方子宮頸癌などの検診で用いられている細胞診は、細胞検査士の検鏡により行われているが、検診の広まりにより検査量に対して検査士の数が不足している。そこでAI画像処理により、細胞診の判断支援を行うシステムを開発した。判定結果の提示と判定根拠となる箇所を可視化することで、検査士の作業量を削減することを目指している。本セッションでは上記以外にも画像解析の応用事例を紹介するとともに、AI人材であるスピーカーが医学部博士課程に進学するに至った経緯を紹介し、AI人材が考える医療バイオ領域における参入障壁の乗り越え方について発表する。 Cellspect株式会社/株式会社biomyAI Lab部長 / 代表取締役社長小西哲平氏 16:40-17:00 Intel AI in Healthcare 各国事例からみるAIとの向き合い方インテルはここ数年間、AIを戦略の中心に置いて各種事業活動を行っております。具体的には、CPUを始めとするハードウェア製品、および、ソフトウェア製品の強化のみならず、ユーザー企業様へのAI導入やそれによるビジネス課題解決も支援させていただいております。本セッションではインテルのAI事業の概要をご説明させていただき、更にヘルスケア分野において”インテルCPUだけでAIを動かされている”各国のお客様事例をご紹介いたします。AI導入の現実解および今後のAIとの向き合い方のご参考になれば幸いです。 インテル株式会社APJデータセンターグループ・セールスAIテクニカル・ソリューション・スペシャリスト大内山浩氏 17:00-17:20 タイトルTBD Ubie株式会社阿部吉倫氏 17:20-17:30 休憩 17:30-18:00 ソリューション企業 パネルディスカッション モデレーター 亀田義人氏 18:00-18:15 クロージング 千葉大学医学部附属病院 亀田義人氏 ハンズオンについて ハンズオンの目的 本ハンズオンでは心臓病の問診、精密検査の結果に関するデータセットを用い、ハンズオン形式で心臓病(虚血性心疾患)を患っているかを予測する AI を作成していきます。AI の作成通して、次の項目を達成することを目指します。 ・AI、機械学習、ディープラーニングの基礎的な概念について理解できる ・AI を用いた基礎的な診断予測システムの作成の方法を理解できる ・AI 作成のためのデータ収集方法が理解できる ・AI の予測精度を向上するための基礎的な方法を理解できる 虚血性心疾患は治療が遅れると死亡にもつながるので、循環器内科以外の先生/関係者の方にとっては 十分利用価値のある AI が簡単に作れることを体験して頂けます。 身に着くスキル ・AI に関する基礎的な知識 ・医療現場での AI の導入事例への理解 ・Azure Machine Learning Designer を用いた AI 作成の基礎スキル ・Azure Custom Vision を用いた画像認識 AI の作成スキル ハンズオン受講の対象者 ・AI の基礎的な内容について学びたい初心者の方 ・医療×AIでどのようなことができるのかについて学びたい方 ・クラウド (Microsoft Azure) を用いた AI 開発方法の基礎について学びたい方 ※1 本ハンズオンは「DLLAB Healthcare Day 2020」 で実施したハンズオンの内容を基本としております。前年度にご参加された方はご注意下さい。 ※2 本ハンズオンは、高度な内容ではなく初心者を対象とした内容となっております点ご留意下さい。 時間割 ハンズオンは 10:10 ~ 12:30 の 2時間20分間になります。 時間(120分) トピック 内容  10分 イントロダクション ・ 自己紹介・イントロダクション   20分 機械学習に関する基礎知識 ・AI・機械学習・ディープラーニング・機械学習のトピック(教師あり学習)・医療現場での機械学習導入事例   50分 Azure Machine Learning Studio Classic ハンズオン ・心臓病を例に用いた診断予測分類アルゴリズム・特徴量の選択による精度の違いを体感・良い特徴量を集めるためにすべきこと  30分 画像分類 ・Custom Vision APIとは ・肺炎の画像分類をタグ付け作業を共に行い実装  10分 まとめ ・医療従事者の負担をAIでサポートするために、これから現場ですべきこと ※ ハンズオンの時間配分を変更(2020.01.23) 事前準備のお願い ▼必要な事前準備 - Microsoftアカウントの作成(※すでにお持ちの方は大丈夫です。) ・ Microsoftアカウントはこちらから取得ください Azure アカウントの取得 ・無償アカウントは こちら から取得ください。 ・会社のAzureアカウントを利用される方は、リソースグループでの共同作成者の権限が必要です。 ・Azure Machine Learning Studio (Classic)とCustom Visionに1度ログインできるか確認して頂けると幸いです。 メディアスポンサー ご協力いただきありがとうございます! ※本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて 日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に準拠して取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx 最後までお読みいただきありがとうございました。


過去の勉強会

3/16 (月)

337608cd0c0512e82caa3eae4d6cea82 キカガク
説明会申し込みはこちらのページ記載の「説明会申し込みフォーム」よりお願いいたします。
【最大70%給付】名古屋長期コースついに開講!! キカガクとは 株式会社キカガクとは、受講生25,000名の実績を誇るAI・機械学習領域の教育企業です。 ノートを用いた授業スタイルが人気で、文系の方であっても非常にわかりやすいとご好評いただいております。 ■実績 受講生25,000名 日本マイクロソフト社共同開催セミナーを2年半実施 様々な業界を代表する大手企業への研修実績 AI・機械学習領域で有名な日本ディープラーニング協会のE資格認定講座保有 経済産業省 第四次産業革命スキル習得講座を複数保有 キカガク長期コースの概要 AI・機械学習の勉強をしたいがないからすれば良いかわからない。 自身でプロダクトを作成する力まで身につけたいといった悩みを持った人は多いのではないでしょうか。 キカガクの長期コースは機械学習の知識だけではなく、データの収集・整理からアプリケーションに組み込むまでの一連の流れを一気通貫で学べるコースです! AIを組み込んだアプリケーションを作りたい方、この機会にAI・機械学習領域にチャレンジしたい方などにおすすめの内容となっております。  長期コース概要動画 本コースが選ばれる理由 1. 日本ディープラーニング協会 E資格認定講座 本講座は日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供するエンジニア向けE資格の認定講座です。 2. 第四次産業革命スキル習得講座 専門実践教育訓練給付制度認定 厚生労働省が指定している専門実践教育訓練給付制度の対象講座となっており、受講料金の50%〜70%が支給されます。 費用 受講料:720,000円 *助成金対象者は、受講後最大 70% の還付を受ける事ができます。 説明会日程 長期コース参加希望の方は説明会への参加が必須となっております。 下記申込みフォームからお申し込みください。 説明会申込みフォーム 下記URLよりお申し込み下さい。 https://share.hsforms.com/1WxDI-qrsTeK6Pjhr3-wEhw3zqie 日程 3月14日(土)14:00~15:30 【満席】 3月15日(日)14:00~15:30【満席】 3月16日(月)19:30~21:00 【残りわずか】 3月19日(木)19:00~20:30 3月20日(金・祝)10:00~11:30 3月22日(日)14:00~15:30 会場 株式会社キカガク名古屋オフィス 〒456-0002 愛知県名古屋市熱田区金山町1丁目5-2 クマダ77ビル 4階南側 こんな人におすすめのセミナーです。 基礎から実践レベルまで一気通貫で学びたい方 自身でアプリケーションを作成するまでの実力を身に着けたい方 受講終了後も自身で自走できる力を身に着けたい方

3/13 (金)

337608cd0c0512e82caa3eae4d6cea82 キカガク
Webスクレイピング入門講座。Webスクレイピングをハンズオン形式で実装していきます。
キカガクとは 株式会社キカガクとは、受講生25,000名の実績を誇るAI・機械学習領域の教育企業です。 ノートを用いた授業スタイルが人気で、文系の方であっても非常にわかりやすいとご好評いただいております。 ■実績 受講生25,000名 日本マイクロソフト社共同開催セミナーを2年半実施 様々な業界を代表する大手企業への研修実績 AI・機械学習領域で有名な日本ディープラーニング協会のE資格認定講座保有 経済産業省 第四次産業革命スキル習得講座を複数保有 2020年には、事業拡大のため名古屋教室をオープンし、イベントや研修等を積極的に開催していきます。 概要 本講座は、Webスクレイピング初学者の方を対象とした入門講座となります。Webスクレイピングの概要からWebスクレイピングをハンズオン形式で実装していきます。Webスクレイピング初学者の方でもわかるように講師が説明していきますのでご安心下さい。自動でログインを行ったり、Webページからテキストや画像を簡単に取得する方法などをお伝えします。 Webスクレイピングとは? Webスクレイピングとは、Webから情報を収集する技術となります。まとめサイト、ランキングサイト、飲食店掲載サイト等からテキストや画像、数値データ等を自動で取得してくることができます。 「Webから情報を自動で取得する」と聞くと、多くのみなさんは下記のような印象を持つのではないでしょうか。 すごく難しい技術が使われていそう プログラミング初学者にはできなそう 複雑なコードを書いてそう 私は4年前に初めてスクレイピングを行いましたが、正直上記のような印象を持っており、使ってみたい技術ではありましたが、自分にはできないことだと思っていました。 しかし、実際には全くそんなことはありません。 たった10行未満のコードで、自動でブラウザを立ち上げ、自動でログインすることが可能です。場合によっては、5行のコードでテキストを抽出することもできます。各コードもシンプルでわかりやすいです。 実は初学者にも優しいWebスクレイピングについて本講座で楽しくお伝えします。 前提知識 Pythonの基礎文法がわかる方 こちらのセミナー内容を理解し、何も見ずに実装できれば大丈夫です 不安な方はこちらのYouTubeチャンネルにて勉強してからご参加ください セミナー詳細 ※本セミナーは基本的にレンタルPCを使用致します 時間割 時刻 トピック 内容 19:00~19:15 イントロダクション ・自己紹介・アイスブレイク・本セミナーについて 19:15~19:30 Webスクレイピングとは ・Webスクレイピングの概要・Webスクレイピングの活用例・環境構築について 19:30~19:40 HTML, CSSとは ・HTMLとは・CSSとは 19:40~20:00 自動でログインしよう ・ユーザー名を自動で入力・パスワードを自動で入力・ボタンを自動でクリック 20:00~20:30 テキストデータを自動抽出 ・テキストデータの取得・各項目の抽出 20:30~20:50 画像の取得 ・Pillowの使い方・1枚の画像を取得 20:50~21:20 〇〇路線情報で検索 ・クエリとは・Seleniumを用いた検索・クエリを用いた検索・検索結果を取得 21:20~22:00 懇親会 開催概要 料金:1,000円(当日現金支払い) 場所:キカガク名古屋教室(JR金山駅徒歩2分) 住所:〒456-0002 愛知県名古屋市熱田区金山町1丁目5-2 クマダ77ビル 4階南側 開催日:3月13日(金)19:00 ~ 22:00(開場18:45 ~) 持ち物:ノート、筆記用具、お名刺 ※駐車場等ございませんので徒歩でお越しください。 何を学ぶことができるか Seleniumを用いて下記のことができるようになります。 自動ログインができる 自動テキスト入力ができる 自動でボタンをクリックできる 自動でテキストを取得することが出来る 自動で画像を取得できる 下記の内容もしっかり理解できるようになります。 Webスクレイピングとは何かがわかる Webスクレイピングをどのように活用していけばよいかイメージが湧く 検索クエリを理解することができる こんな方におすすめ Webスクレイピングを学んでみたい方 日々の業務を効率化していきたい方 Pythonを用いて実践的な内容にチャレンジしてみたい方 逆にこんな方にはおすすめではありません すでにWebスクレイピングを実装したことがある方 登壇講師について 株式会社キカガク 取締役COO 今西航平 東北大学院医学系研究科 非常勤講師 ◯Udemy講師 オンライン動画学習プラットフォーム Udemy講師 Udemyデビュー作は開講わずか2ヶ月で受講生1000名、コース評価は4.4を維持。 2作目は1ヶ月で受講生1000名超え。初学者・中級者をメインに講座を展開 Webスクレイピングに関する入門講座は受講者6500名の実績 ◯YouTube チャンネル登録者4,600人の「いまにゅのプログラミング塾」を運営 ◯著書 『Tableauで始めるデータサイエンス』 秀和システム、共著:岩橋 智宏、増田啓志 ◯登壇実績 PyConJP 2018 Tutorial 信州アルプス大学 IoT Innovation Challenge 2019 ET IoT Technology 2019 その他 コロナウイルスへの予防対策 新型コロナウイルスの感染予防対策については下記に記載しております。 https://www.kikagaku.co.jp/news0218/ 当日使用するPC 環境構築の時間を取らないため、 基本的にはレンタルPC(Windows)を使用して進めます。

3/6 (金)

337608cd0c0512e82caa3eae4d6cea82 キカガク
【機械学習の出発点!機械学習に必要な数学の基礎を学びましょう!
キカガクとは 株式会社キカガクとは、受講生25,000名の実績を誇るAI・機械学習領域の教育企業です。 ノートを用いた授業スタイルが人気で、文系の方であっても非常にわかりやすいとご好評いただいております。 ■実績 ・受講生25,000名 ・日本マイクロソフト社共同開催セミナーを2年半実施 ・様々な業界を代表する大手企業への研修実績 ・AI・機械学習領域で有名な日本ディープラーニング協会のE資格認定講座保有 ・経済産業省 第四次産業革命スキル習得講座を複数保有 2020年には、事業拡大のため名古屋教室をオープンし、イベントや研修等を積極的に開催していきます。 ■参考 - キカガクのHP - キカガクが運営するYouTubeチャンネル セミナー概要 本セミナーはAI・機械学習初学者にとってオススメです。 AI・機械学習の概要から理論を学ぶ上で必要となる数学の知識(微分)、ベーシックな機械学習の手法である単回帰分析を理解することができます。 文系出身の方でも抵抗なく学んでいただける内容です。 懇親会では皆さんと食事やドリンクを交えて親睦を深めていただきます。 ※懇親会費用は参加費に含まれております。 セミナー詳細 当日はノートを使用しながら講義を進めていきます。 機械学習に必要な数学の基礎を学ぶセミナーです。 ※機械学習のアルゴリズムの理論は扱いません。 カリキュラム案 講義詳細 まずはじめに、みなさんが耳にしたことがあるであろうAI・機械学習・ディープラーニングという3つの用語の違いや概要をお伝えします。AIのメイン部分となる機械学習に焦点を当てて、教師あり学習、教師なし学習、強化学習にという3つのトピックについて説明します。 機械学習を学ぶにあたって必要な数学についてお伝えし、その中でも今回のゴールである「単回帰分析」を理解する上で欠かせない「微分」を学んでいきます。「そもそもなぜ微分が必要なのか?」という内容から説明し、微分の計算式等も順を追ってお伝えします。 微分を理解したところで、機械学習のベースとなる手法である「単回帰分析」の計算式を紐解いていきます。単回帰分析とは、家賃等の数値を予測する際に用いる手法です。セミナーでも、家賃を問題設定にしてお伝えすることで、みなさんが具体的なイメージを持ちながら理解を深めていくことができます。 タイムスケジュール 時刻 テーマ 内容 19:00~19:30 AI・機械学習とは 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは 19:30~19:50 機械学習入門 ・教師あり学習・教師なし学習・強化学習 19:50~20:10 機械学習に必要な数学 ・どんな数学が必要か 20:10~21:00 微分は何に使えるのか ・導関数を求める・微分の公式・偏微分 21:00~22:00 単回帰分析 ・モデルを決める・評価関数を決める・評価関数を最小化する プログラミングはおこないませんが、Python入門(プログラミングの基礎編)も別途開催しておりますので興味のある方はご参加下さい。 開催概要 料金:1,000円(当日現金支払い) 場所:キカガク名古屋教室(JR金山駅徒歩2分) 住所:〒456-0002 愛知県名古屋市熱田区金山町1丁目5-2 クマダ77ビル 4階南側 開催日:3/6日(金)19:00 ~ 22:00(開場18:45 ~) 持ち物:ノート、筆記用具、お名刺 ※途中参加も可能です。 ※駐車場等ございませんので徒歩でお越しください。 本セミナーのゴール AI・機械学習・ディープラーニングの違い、概要を理解できる 機械学習の3つのトピックの違いがわかる 微分は何に使えるのか説明できようになる 微分の計算式がわかる 微分の公式を用いて計算を行うことができる 機械学習の手法を理解する上で必要なステップがわかる 単回帰分析の概要・計算式が理解できる こんな方におすすめ これから機械学習を勉強しようとされている方 機械学習の数学を学んでみたい方 苦手だった数学を克服してみたい方 逆にこんな方にはおすすめではありません すでにAI・機械学習の基礎を理解している方 プログラミングについて学びたい方 その他 コロナウイルスへの予防対策 新型コロナウイルスの感染予防対策については下記に記載しております。 https://www.kikagaku.co.jp/news0218/

3/5 (木)

337608cd0c0512e82caa3eae4d6cea82 キカガク
Python入門シリーズの出発点!プログラミングをするために必要な前提知識を身につけましょう!
キカガクとは 株式会社キカガクとは、受講生25,000名の実績を誇るAI・機械学習領域の教育企業です。 ノートを用いた授業スタイルが人気で、文系の方であっても非常にわかりやすいとご好評いただいております。 ■実績 受講生25,000名 日本マイクロソフト社共同開催セミナーを2年半実施 様々な業界を代表する大手企業への研修実績 AI・機械学習領域で有名な日本ディープラーニング協会のE資格認定講座保有 経済産業省 第四次産業革命スキル習得講座を複数保有 2020年には、事業拡大のため名古屋教室をオープンし、イベントや研修等を積極的に開催していきます。 ■参考 キカガクのHP キカガクが運営するYouTubeチャンネル 概要 Python入門シリーズの出発点!プログラミングをするために必要な前提知識を身につけましょう。 プログラミングで最初に学ぶ変数から、繰り返し処理を行うfor文、条件分岐を行うif文、便利な機能をまとめる関数についてお伝えします。 ハンズオン形式で行うことにより、しっかりとスキルが定着します。 懇親会では参加者の皆さんとお酒や食事を交えて親睦を深めていただきます。 ※懇親会費用は参加費に含まれています。 セミナー詳細 当日はGoogle Colaboratory を使用します。Googleアカウントをお持ちでない方はアカウント登録をお願い致します。(数に限りがありますが貸出PCもご用意しています。)初学者向けのセミナーとなっていますので、どなたでも安心してご参加いただけます。 19:00 ~ 19:40 プログラミングの基礎 数値・文字列・リストの定義と扱い方をマスターします。 プログラミングを始めていく上でデータの形式や扱い方、定義の仕方をおさえておくことは必須です。 それぞれに対してしっかりと個別の演習も行い確実な定着を図りましょう。 19:40 ~ 20:20 【制御構文】繰り返しや条件分岐を行おう for文やif文を使った制御構文の書き方をマスターします。 それぞれのデータの形式を理解できたら、効率的にプログラミングの処理を行うにはどの様にすれば良いかを考える必要があります。 その効率の良いプログラミングの書き方である制御構文をマスターすることは、プログラミングを行う上では必須になります。 こちらも演習をはさみ確実な定着を図りましょう。 20:20 ~ 21:20 【関数】便利な機能を作ろう 制御構文の基礎を掴むことができたら、関数の作り方・定義の仕方を身に着けましょう。 関数化することの一番の意義は、何度も同じ処理を重ねて行う必要がなくなることにあります。 プログラミングを行う上で、同じ処理を何度も行わないと行けないといった場面に出会うことが多々あります。 そういった繰り返さないと行けない処理を’ある関数を呼び出す’という作業のみで長いプログラムを1から書く必要なく行えます。 ミニセミナーの集大成として、関数の作成ができるようになった時、今後プログラミングを学んでいく上での自信に繋がります。 21:20 ~ 22:00 懇親会 皆さんで懇親会を行います。 参加者同士、講師との情報交換だけでなく、 これから学んでいく上でのコミュニティーづくりに役立てればと思います。 開催概要 料金:1000円(当日現金払い) 場所:キカガク名古屋教室(JR金山駅徒歩2分) 住所:〒456-0002 愛知県名古屋市熱田区金山町1丁目5-2 クマダ77ビル 4階南側 開催日:3/5(月) 19:00〜22:00(開場 18:45〜) 持ち物:PC、お名刺 ※途中参加も可能です ※駐車場等ございませんので徒歩でお越しください。 何を学ぶことができるか プログラミングの基礎が学べます リスト・数値・文字列などの使用方法を学べます 制御構文(条件分岐・繰り返し処理)の実装方法が学べます こんな方におすすめ どのようにプログラミングを学べば良いのかわからない方 プログラミングが初めての方 機械学習を始めようとしている方 プログラミングを学ぼうとしたが挫折してしまった方 逆にこんな方にはおすすめではありません すでにプログラミングの基礎は固まっている方 基礎よりも応用の内容が知りたい方 機械学習の具体的な実装を行いたい方 その他 コロナウイルスへの予防対策 新型コロナウイルスの感染予防対策については下記に記載しております。 https://www.kikagaku.co.jp/news0218/ セミナーへの前準備 下記よりGoogleアカウントの登録をお願いします。 Googleアカウント登録

2/26 (火)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
全国6都市ハンズオンツアー行います!
Deep Learning Labとは? Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。 コミュニティご紹介資料はこちらです。 https://1drv.ms/b/s!ApdnOiBtVi9VlNoNnkNLWr9Oe89wAw 3度目の全国ツアー 6都市に増強して開始 Deep Learning Labは2019年も機械学習エンジニアの育成に取り組みます。機械学習の実用化を推進するために、学習部分だけでなく推論部分の重要性も上がってきており、その流れがAIとIoTの出会いにつながっております。その両者の技術を学べるようなハンズオンを全国で開催します。 Track1 ノンコーディングでできるAIアプリ開発 AIアプリ開発といえばエンジニアの仕事そう割り切っていた時代ももう終わりに近づいています。今回は非エンジニア・文系の方にも安心して参加することのできるテーマとなっています。AIの概念について学ぶイベントなどは数多くあります。しかし、概要は把握しても実際に手を動かしてみなければ理解は浅くなってしまうという問題点があります。 そこでハンズオン内ではAI(ディープラーニング)の開発のフローといった基礎的な概念の理解から実際にAIアプリの開発、デプロイ(Web上に公開)までを一気通貫して行い、AIに対する理解をより深いものにすることを目的としています。ハンズオンの終了時には顔認証アプリと画像認識を活用しての顧客情報収集アプリ(画像内の複数の顧客の年齢・性別の集計し、表示するアプリ)の2つのアプリケーションの作成を行い、更に完成したプロトタイプ(試作品)プロダクトをお持ち帰り頂けます。 学ぶことが出来ること ディープラーニングの基礎から実装までの流れを理解することができます。 ノンコーディングでアプリ開発を行うことができるようになります。 Microsoft Cognitive Servicesへの理解が深まり、様々な領域でAI活用を行うことができます。 こんな方が対象です AIについて理解が概念にとどまり、自身で一度AIシステムを作成して理解を深めたい方 Microsoft Coginitiveサービスについて理解したい、活用方法を知りたい方 文系出身・ビジネスサイドでAI、ディープラーニングについて未経験でAIがどのようなものか理解したい方 参加するために必要なスキルと推奨の事前予習 Azure Portalへの登録(ハンズオンで使用するためクレジットカード登録までお願いします。) ※必須 Azure Portal:https://azure.microsoft.com/ja-jp/features/azure-portal/ 事前予習などは特に必要ありません 事前にAI、ディープラーニングの理解を深めたい方は下記から申し込み動画をご確認ください 事前予習動画(補足):https://short-term.kikagaku.co.jp/udemy-coupon-form20181101/?utm_source=newsletter 持ち物 PC お名刺 Track1 タイムスケジュール 時間 概要 詳細 12:30 - 13:00 開場 13:00 - 13:40 ディープラーニングの基礎 ・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの開発のフロー・これからのAI事情と必要となる人材 13:40 - 14:10 Microsoft Cognitive Services ・Microsoft Cognitive Servicesの概要・Microsoft Cognitive Servicesのデモ体験 14:10 - 14:20 休憩 14:30 - 14:45 Microsoft PowerApps ・Microsoft PowerAppsの概要 14:45 - 16:00 AIアプリ作成ハンズオン1 ・顔認証アプリ - Face API(顔認証) - PowerApps 16:00 - 16:15 休憩 16:15 - 17:30 AIアプリ作成ハンズオン2 ・顧客情報収集アプリ - Face API(性別・年齢判別) - PowerApps 17:45 - 19:00 懇親会 ※ 会費1000円はイベント運営費用、懇親会代に充てさせていただきます。また、代金の徴収はイベント運営を行う株式会社中外が代行します。 Track2 Azure Machine Learning で体験する機械学習ハンズオン Azure Machine Learning service/AML とは、機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、自動化、管理を行うためのクラウド サービスです。今回はAMLを活用して効率的に機械学習アルゴリズムを学習させるハンズオンを行います 学ぶことが出来ること AML を使ってできることの全体像 AML を活用した学習環境のセットアップ、ハイパーパラメーターチューニングの方法 こんな方が対象です 機械学習の知識をお持ちで、Python による機械学習プログラミングの経験のある方 機械学習アルゴリズム開発をより効率化したい方 Microsoft が機械学習エンジニア向けに行っているサービスを知りたい方 参加するために必要なスキルと推奨の事前予習 Azure Portalへの登録(ハンズオンで使用するためクレジットカード登録までお願いします。) ※必須 Azure Portal:https://azure.microsoft.com/ja-jp/features/azure-portal/ Azure Notebook(ログインが可能か確認してください) 事前にAI、ディープラーニングの理解を深めたい方は下記から申し込み動画をご確認ください 事前予習動画(補足):https://short-term.kikagaku.co.jp/udemy-coupon-form20181101/?utm_source=newsletter 持ち物 PC お名刺 タイムスケジュール 時間 概要 詳細 12:30 - 13:00 開場 13:00 - 14:30 Azure Machine Learning ・Azure Machine Learningの主要機能紹介(モデルの構築、トレーニング、クラウド/エッジへのデプロイ)・Azure Machine Learning トレーニングでできること・Azure Machine Learning 推論モデルのデプロイでできること 14:30 - 14:45 休憩 14:45 - 16:15 ハンズオン1 ・機械学習のモデルの構築とトレーニング・実験メトリックの記録、モデルのバージョン管理 16:15 - 16:30 休憩 16:30 - 17:30 ハンズオン2 ・ハイパーパラメータの自動チューニング 17:45 - 19:00 懇親会 ※ 会費1000円はイベント運営費用、懇親会代に充てさせていただきます。また、代金の徴収はイベント運営を行う株式会社中外が代行します。 本イベントで収集された個人情報の取り扱いについて 日本マイクロソフト株式会社の個人情報保護方針に従って取り扱います。 https://www.microsoft.com/ja-jp/mscorp/privacy/default.aspx

3/12 (月)

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『DLLAB Academy: Chainerで学ぶディープラーニング入門』 深層学習の実社会での応用を推進するDLLABですが、日本全国で不足する深層学習エンジニアを育成するため、2017年7月からキカガク・PFN・Microsoftで3日間の深層学習ハンズオンを実施してまいりました。ここまで実践的な講座は中々ない、今まで受けた機械学習の講座の中で一番良かった!等々満足度100%のイベントになっております。 https://www.kikagaku.co.jp/services/dnn-seminar/ 経済産業省による第1回「第四次産業革命スキル習得講座」認定も受け、今後、2018年4月より東京・名古屋・大阪・福岡・札幌の全国5都市展開をしてまいります。講座自体は3日間20万円になっておりますので、たくさんの方に本セミナーを知ってもらうために、3時間でお試しいただけるプチセミナーを開催します。ハンズオンセミナーへの参加をご検討いただいている方は、ぜひこちらへご参加お待ちしております。 http://www.meti.go.jp/press/2017/01/20180110001/20180110001.html 参加対象者 データサイエンス及び機械学習に興味のある方 情報システム部門 企画部門 設計・製造部門 研究開発部門 データ活用部門・事業部門 セールス/マーケティング部門 品質管理やリスク管理部門 サービスプロバイダー/ITベンダー等 名古屋の皆さまのご協力を得て実施しております。 協賛:株式会社トレノケート イベント詳細(9時-12時、14時-17時の二部制になっています) トピック 時間 内容 イントロダクション 10分 企業紹介・セミナー紹介 ディープラーニング概論 50分 ・導入事例の紹介・人工知能・機械学習・ディープラーニングの違い・学習と推論・内挿と外挿・必要なスキルセット ディープラーニングの数学 60分 ・モデルとは?・計算の流れ・学習の流れ(順伝播と逆伝播) ディープラーニングの実装 60分 ・Python速習・Chainerによる実装(例題:データから美味しいワインを見つけよう) 持ち物 無線LANの使用できるPC ノート(5ページ程書けるもの) 筆記用具 お名刺(2枚) PCの環境構築 Windowsの方:【決定版】WindowsでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 Macの方:【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 予習内容 必須ではありませんが、短い時間でのセミナーを効率良くご受講いただくために、下記の予習資料で勉強されることをおすすめします。 推薦資料 機械学習のためのPython入門(無料) 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -(1,200円) 数学 xの微分はいくら? xの2乗の微分はいくら? 合成関数の微分:(3x-4)の2乗の微分はいくら? Python 変数(リスト タプル 辞書) if文 for文 関数 クラス 運営団体 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。

12/1 (金)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。トヨタ自動車より約105億円の追加投資を受けたPreferred Networks の丸山先生のご講演、実際のChainer/Azureを使った製造業のお客様の深層学習取り組み紹介、主に製造業向けの深層学習・AIソリューションご紹介、マイクロソフトのオファリングのご紹介、といったアジェンダを予定しております。 日時:12/1 (金) 9:30‐12:20 場所:JPタワー名古屋 ホール&カンファレンス 愛知県名古屋市中村区名駅1-1-1 KITTE 名古屋3F 参加対象者 深層学習・AI 活用を検討されているユーザー企業の皆様 (今回は製造業向けがメインでございますが、ソリューションにご興味あればどなたでもご参加ください) 参加することで得られるもの ●深層学習が製造業にもたらす影響、最先端の事例 ●実際に使えるAIソリューション、その費用感、効果 ●各社からのオファリング、社内エンジニア教育プログラム タイムテーブル 時間 セッションテーマ 登壇者 9:00 受付・開場 9:30 開演 9:30-9:40 オープニング 日本マイクロソフト株式会社 9:40-10:10 実用化が進む深層学習の今 - 深層学習はインダストリアル IoT に何をもたらすのか?- 株式会社Preferred Networks 最高戦略責任者 丸山 宏 10:10-10:40 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 深層学習利活用のご紹介 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社倉又 淳 齋藤 進 10:40-11:00 満足度100% ディープラーニングハンズオンで始める AI 人材育成 株式会社キカガク 代表取締役社長 吉崎 亮介 11:00-11:10 休憩 11:10-11:30 深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例 株式会社Ridge-i 代表取締役社長 柳原 尚史 11:30-11:50 ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて 株式会社シグマクシス AI & アナリティックス マネージャー新井克人 11:50-12:10 人工知能による生産性向上の事例ご紹介 株式会社ALBERT 執行役員 データ分析部 部長 シニアアナリスト 安達 章浩 12:10-12:30 Microsoft の AI ソリューションアップデート&オファリングのご紹介 日本マイクロソフト株式会社 事業開発 マネージャー(深層学習) 廣野 淳平