＜ 今回集中して学ぶ、
AI/機械学習テクノロジー ＞
●SNS(インスタグラム)からのデータ抽出方法
（ハッシュタグ関連投稿の抽出）
●Micorosoft Azureを活用した自然言語処理AIの使い方
（ネガティブ/ポジティブ分類）
これを、下記の動画のような実際に動くウェブアプリケーションを
1日で構築しながら学んで行きます。
＜ 講師より ＞
学んでも、学んでも新しい知識がひっきりなしに出てくる
このデジタルテクノロジーの世界。
「継続は正直、苦手。。。
【１日だけ！】なら頑張れるのに」
「文系だけど、AIを開発してみたい」
「もっと集中する環境が欲しい」
そんなかつての私と似た悩みを持つ方が最短最速で、
AIアプリケーションを開発できるようにサポートしたい。
また共に学ぶ仲間になりたい。
そんな思いで本講座を開発しました。
（継続するのに苦労しているのは、今も相変わらずですが。。。）
こんな正直
「ちょっとしんどい」けど「飽きない」
デジタルテクノロジーの世界を共に楽しく
泳いでいきませんか？
あなたのご参加お待ちしております。
小松 博
株式会社SO-AI Japan
代表取締役社長
早稲田大学卒
デジタルマーケタ&エンジニア
-----------------------------
●マイナビ出版にて
AI/機械学習関連の技術書を執筆
●自然言語処理を使ったSNS
のAI解析サービスを開発/運営
学んでも、学んでも新しい知識がひっきりなしに出てくる、
このデジタルテクノロジーの世界。
「継続は正直、苦手。。。【１日だけ！】なら頑張れるのに」
「文系だけど、AIを開発してみたい」
「もっと集中する環境が欲しい」
そんなかつての私と似た悩みを持つ方が最短最速で、
AIアプリケーションを開発できるようにサポートしたい。
また共に学ぶ仲間になりたい。
そんな思いで本講座を開発しました。
（継続するのに苦労しているのは、今も相変わらずですが。。。）
こんな正直「ちょっとしんどい」けど「飽きない」
デジタルテクノロジーの世界を共に楽しく泳いでいきませんか？
あなたのご参加お待ちしております。
【活動・経歴】
SNSを活用したデジタルマーケティングに明るく、
ゴルフ系オウンドメディアをデータドリブンにより
サイト訪問者数を2ヶ月で980％アップさせるなど改善し、メディア売却を経験。
また、特定業界に特化し、instagram上のバズった投稿事例のみを
統計的に抽出できるアプリケーションを独力で開発するなど、
SNS運用/広告運用等のデジタルマーケティングから
API/機械学習を使ったアプリケーション開発まで、SNSマーケティング全域をカバー。
現在は
「Social、AI、カスタマーデータの活用を軸に、
マーケターと顧客の相思相愛（SO-AI）を築く」
ことをミッションに、 売上高グローバル１兆円規模の企業を中心に
デジタルマーケティングサポートを行っている。
2019年マイナビ出版より
「データ収集からWebアプリ開発まで実戦で学ぶ機械学習活用ガイド」を出版
（共著）第7章「SNSを用いた自然言語収集基盤構築とアプリ構築」の執筆を担当。
同年 【基本無料】のソーシャルリスニングAI
SO：AI VOICE CLOUD をリリース
(SNS（Instagram）の最新の人気投稿を抽出、AI解析(ワードクラウド分析／感情分析)することで、
気になるキーワードの「【今】と感情」を視覚的に理解しやすくするAI)
文系/プログラミング アレルギー人間から、
のべ3000時間/数百万円をつぎ込みAI開発能力を獲得した経験から
「文系でも、数学が苦手でも、誰でも適切なステップを踏めば
仕事で役立つAIアプリケーションを開発できる時代になった。」
ことを確信。
「文系だって、AI開発できる。」
このことを
世の中に広め、AI後進国である、日本のAI化を推進するため
プログラミングセミナーを独自開発。
＜ 受講後のイメージ＞
【１日だけ！頑張る】
＜実践！AI＞ブートキャンプ©︎
を受講することで次の状態になれます。
-
＜今まで＞
＜今まで＞
AI関連の学習を独学でするハードルは
高いため、なかなか学習が進まない状態 -
-
＜受講後＞
＜受講後＞
・Microsoft Azureを使い自然言語処理AI
（テキストのネガポジ分類）を操作できるようになる
・インスタグラムからハッシュタグに関連する投稿を自由に取得できるようになる
・AI/アプリケーション構築のための学習の心理的ハードルが一気に下がる
・学習を継続させるための仲間を得られる
＜ 学習内容 ＞
データ取得(instagram)
instagram Graph APIを使って、
任意のハッシュタグに関する投稿データを取得できるようになる
機械学習(自然言語処理)
(クラウド：Azure)
アプリケーション構築を通じ、モデルとは何かを知り、
さらにMcrosoft Azureの学習済みモデルを使って自然言語処理を行うことができるようになる
プログラミング言語
(python)
アプリケーション構築を通じ、実践力を身につける
HTML/CSS(bootstrap)
Javascript
どの程度の知識があれば最短・最速でAIを使ったウェブアプリを作れるか経験できる
pythonフレームワークflask
アプリケーション構築を通じ、フレームワークやflaskの基礎を知る
サーバ(heroku)
herokuサーバを使って実際にサーバーにアプリケーションをサーバーアップし
自分のPC内でなく、どこでも使えるようにする経験を持つことができる
この講座は、サンプルアプリケーションを
１日で構築していくプロセスで
AIアプリ制作（特にウェブアプリ制作）に必要なスキルを効率よく学習・理解し、
その後、深く学ぶための心理的ハードルを下げることを目的にしています。
しかし、残念ながら、本講座を受講しただけでは、次の状態にはなれません。。。
・１日でAIをマスターできる
・１日でアプリが作れるようになる
・１日で機械学習エンジニア/フリーランスになれる
・１日でAIをマスターできる
・１日でアプリが作れるようになる
・１日で機械学習エンジニア/フリーランスになれる
[マイナビ著者が断言]
AIアプリ開発するために
まずはじめに数学を学んでは
絶対にダメ
絶対にダメな理由
あなたには、次のような経験はありませんか？
「AIの開発ができるようになりたい！」
そう思いたち、本屋やネットを物色。
たとえば、アマゾンで評価が４以上ある、有名なディープラーニングのこの本
こういったものをパラパラめくると、
例えばこんな数式が、いきなり目に飛び込んできます。
「なんだこれ、見たことない数式だなぁ。
この本を理解するには、まず数学を学ばないといけないのか。」
数学の勉強を開始
数学の勉強を開始
アルゴリズムの理解や数学的な理解には時間がかかるため
アプリケーション開発に時間が割けなくなる
アルゴリズムの理解や数学的な理解には時間がかかるためアプリケーション開発に時間が割けなくなる
その結果
その結果
いつまでたってもアプリケーション開発能力が身につかず、
AIアプリを自作できるようになれない
数学が不得意でも
AI開発はできる
AI/ディープラーニングは、すでに理系の天才だけの専売特許ではなく、
ましてや数学が得意でなくても開発できるようになってきています。
というのもすでに、google、amazon、microsoft、Facebook等に所属する
博士号を持つような理系の天才が
「AIの機能」を道具として
（APIやライブラリ等の形で）
誰でも簡単に使えるように開放してくれているからです。
あなたのゴールがAIアプリケーションを開発し、ビジネスに役立てたい
ということでしたら、
こういったgoogle(gcp)、amazon(aws)、microsoft(azure)等の
クラウドサービスが出している機械学習/ディープラーニング系のAPIを
まずは使いこなす事ができれば
私のように数学に疎い文系人間でも
AI開発できるようになっています。
まずは、AI開発人材として、
業務で学習できる
状態となる
「ミドルレベル」を目指せ
あなたの目的が、AIを使ってアプリケーションを開発できるようになること
であれば、特に文系・アプリ開発初心者の方が、絶対にやってはいけないこと
が初めにこういった本を読んで「数学」の勉強から始めることです。
そして、そんなことを実業界も望んでいません。
IT人材白書(2019)にもはっきりと記載があります。
下の図を見てください。これは業界の人工知能に携わるAI人材の定義なのですが
ミドルレベル「既存のAIライブラリ等を活用して、AI機能を搭載した
ソフトウェアやシステムを開発できる人材」が「AI人材」としての
資格を持つ人材という記載があります。
逆にいえば、クラウド等のAIサービスを活用し
AI機能を搭載したソフトウェアを開発できさえすれば、
ひとまずAI人材としての土俵に立つことができるのです。
（つまり業務時間に学習できるレベルに達する人材となれる）
見えるものを作ろう
もちろん、数学やアルゴリズムの理解は「エキスパートレベル」に達するためには必要ですし
私も、もともと超文系ですのでエキスパートに近づくべく、今でも勉強を続けています。
しかし、誤解を恐れずに言えば、
単にAIアプリケーションを開発するという目的で考えると、
今や、その背景を知らなくてもAIを道具として使えるようなツールが登場しており
むしろ機械学習のアルゴリズムの数学的な理論を
文系の方が完ぺきに理解してから実装しようとすることは
時間も非常にかかる上にアプリケーション開発に直接繋がらないので、
やらないほうがまし、
と断言できます。
（使える程度に直感的に理解できてれば、開発者としてはまずは良いと思います）
例えば、携帯電話を例に考えてみてください。
携帯電話がどうやってできてるのか、電波の受信の仕方など、
数学的な背景ばかり勉強していて
全然携帯電話を使わない・使いこなせない人を見たら、どう思いますか？
「とりあえず、理論なんて置いといて
早く使って、実生活に役立てればいいのに」
と思いませんか？
AI開発の現場でも、同じです。
AIの機能を組み込むのに
誰でも使えるような
素晴らしいツールがクラウド等に存在しているのですから。
（しかも初期無料だったり、格安で提供されています）
まずは、理屈抜きに使ってみたり、目に見える
アプリケーションを作ってみて実生活で役立てることが先決です。
また、理論ばかり勉強していて何も実物（アプリケーション）が見えないと
あなたの学習の成果を人に示すことができず、
結果AIを勉強した果実を永遠に受け取ることができません。
たとえ、あなたがあるアルゴリズムを、いくら数百時間かけて数学的に完璧に勉強しても
それを証明する成果物が目に見えなければ、結局あなたの努力を誰も評価することができないのです。
なので、私は文系初心者の方は特に理論を重点に学習するより、
まずは、既存のAPIや機械学習ライブラリなどを使ってなるべく早く見えるもの・
他人が触れれるものを作ることをお勧めいたします。
完全に理解して
から作り出す
→
→ 使いながら
理解していくというスタンスで
十分なのがAI開発の世界
さらに朗報なのが、
「アルゴリズムを完全に理解してから作り出す
→
→ 使いながら理解していく」
というスタンスで十分なのがAI開発の世界だということです。
というのも、数学的な理論背景の理解などの少しの遠回りを含め、
延べ3000時間/数百万かけていろんな研究者やAI開発の実務家のセミナー
や書籍を読み、開発を進めた結果わかったことは、
結局、構築してみなければビジネス上で
本当役立つのかというのがわからない(トライアルアンドエラーが必要)
というのが機械学習/ディープラーニングの現実的な状況だということです。
-
＜研究の現場で求められるAIの能力＞
機械学習・ディープラーニングの仕組みを完全に理解し、その上でディープラーニングやAIを発展させる新たなアルゴリズムを生み出す能力
-
→
-
＜ビジネスの現場で求められるAIの能力＞
研究者や優秀な人が開発/構築したAIアルゴリズム・APIを活用してビジネス上の特定の問題に対し、解決策を「発見」、利益をあげるアプリケーション/プロダクトを産み出す能力
-
＜研究の現場で求められる
AIの能力＞機械学習・ディープラーニングの仕組みを完全に理解しその上でディープラーニングやAIを発展させる新たなアルゴリズムを生み出す能力
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↓
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＜ビジネスの現場で求められる
AIの能力＞研究者や優秀な人が開発/構築したAIアルゴリズム・APIを活用してビジネス上の特定の問題に対し、解決策を「発見」、利益をあげるアプリケーション/プロダクトを産み出す能力
だからこそ、
機械学習アルゴリズムを完全に理解してなくても
（直感的に理解するレベルで）
そのライブラリを使って/あるいは、クラウドのAIサービスを使いこなし、
ビジネスで役立つサービスやアプリケーションを作れる
エンジニアリングの力の方が重要だということです。
また、作ってから/作りながらアルゴリズム的な側面を理解していくのでも
全く遅くありません。
このセミナーは、ビジネス的な視点でAIアプリケーションを作れる人材を目指す方が
最短最速でAI人材になる（AI白書で言う所のミドルクラスの人材になる）ことをサポートする目的で
完璧に１つ一つを理解して進むのではなく、６割程度の理解でいいから、
まずは「１日で目に見えるものを作る」ということを重視しています。
＜ コース ＞
-
【 お試しコース 】
通常75,000円→35,000円（税別）
※プロトタイプ価格
[特典1] １ヶ月サポート(質問4回/slack）
[特典2] オンラインもくもく会（月3回開催予定）
１ヶ月無料参加権 -
【 継続コース 】（先着10名）
通常55,000円→25,000円（税別）
※プロトタイプ価格
[特典1] １ヶ月サポート(質問4回/slack）
[特典2] オンラインもくもく会（月3回開催予定） １ヶ月無料参加権 [特典3] 次回セミナー:25,000円（税別）
＜ フォローアップ体制について ＞
「初心者だし、結局１日じゃ
消化しきれなそう」
「質問が出てきたらどうすれば
いいの？」
フォローアップも充実してます
通常、人間はインプットしてから疑問が出てくるもの。
1日では、おそらく消化できないこともたくさんあるでしょう。
復習のための時間も欲しい、
そんなあなたのために、
各種フォローアップを充実させました。
-
受講後
１ヶ月質問OK（slack）(質問4回/slack）
-
[オンライン]週末もくもく会
無料参加権（月3回開催）
講座概要
| 対象者 | |
|---|---|
| 開催日時 | 2019年11月24日（日曜日） 12時30分〜20時30分 [タイムテーブル] 講義・ハンズオン：12時30分〜19時00分 懇親会 19時〜20時30分 21時完全撤収 ※12時開場。12時30分より授業となります。 ※最少遂行人数5名。応募者多数の場合、先着順とさせていただきます。 |
| 場所 | 会場 - みんなの会議室 代々木7F 代々木徒歩4分 住所: 〒1510051 東京都渋谷区千駄ヶ谷 5-14-10 新宿明治通りビル7階 マップ |
| 持ち物 | ノートパソコン ※パソコンのレンタルはできません 次のスペック以上のパソコンをご用意ください ・MacOSX 10.9 以上 ・Windows 7 以上（64bit必須） ・Intel Core i3 以上 ・メモリ4GB以上 |
| 料金 |
[プロトタイプ価格] お試しコース：通常75,000円→35,000円（税別） [プロトタイプ価格] 継続コース：通常55,000円→25,000円（税別） |
[追記]
＜初学者の方へ ＞
プログラミング「1000時間の壁」を乗り越えれば
人口のTOP１％のスキルを持つ
人材の仲間入りを果たせる
以下は、AIエンジニアとしてキャリアを積むための学習ステップイメージです。
初心者レベルを脱するのに大体1000時間はかかると記載させていただいています。
これはもちろん人によるところがありますが
私の経験則とその他ブログなどで検索し、
プログラミング言語を自在に操作できるまでに（素人を脱するまでに）
何時間かかったかの意見から総合して判断した形です。
1000時間といえば
●1日10時間（×20日）＝6ヶ月
●1日3時間（×20日）1年半（＝17ヶ月）
●土日を使って1日10時間×2＝20時間
1ヶ月で80時間=1年960時間
必要です。
6ヶ月で達成したい場合、仕事をされている方は
基本は仕事をやめないとできるようになれませんよね？
そして、仕事をやめないとすると、
毎日仕事が終わった後で、疲れた体に鞭を打ち、3時間は集中して頑張るか
デートや仲間との飲み会、遊ぶことを諦め、休みの週末を開発に全てつぎ込み、
土日で10時間づつ計20時間、1ヶ月で80時間、
1年で1000時間を確保するかのどちらかになります。
「大変だな〜。やっぱりやめておこうかな。。。」
そう思った方もいらっしゃるかもしれません。
そして、そう感じるのが普通の人間としては自然で
そして、この心理的/学習時間という物理的なハードルが、
プログラミングスキルが社会的に価値があるキモの部分なのです。
この図を見てください。
私はこの1000時間という学習時間の壁をプログラミングスキルに価値を与える
「1000時間の壁」と呼んでいます。
●もしあなたが、日本の社会人のトップ１％の希少な人材になりたいなら
●もし、あなたが今、職場に不満なら
●もし、あなたが今、派遣社員などで社会的な立場として不利な状況に置かれていると感じているなら
「プログラミングスキルに価値を与える＜1000時間の壁＞」
という盲点に気づき、あなたを社会的に
より良い立場に置くために、ぜひこの壁に怯むのではなく有効活用してください。
1000時間のプログラミング
学習を決心する人には、
大チャンス到来！
現在、学習しやすい環境・ソフトウェア開発しやすい環境がどんどんと整備されています。
「全くの初心者から200時間で、
ウェブアプリケーションの
作成ができる」
「最短1ヶ月で、
フリーランスになれる」
などととうたう
業者は完全にサギです
「200時間でマスターできる」
「最短1ヶ月で、フリーになれる」
はっきりいって、こんな言葉は
「飲めばすぐに痩せる」
「きき流すだけで英語が上達する」
くらい大嘘です。
ITエンジニアの有効求人倍率は
全職業でも
トップクラスの3.46倍
（2018年10月現在。リクルートキャリア調べ）
と言われてますが、
完全なる売り手市場となっているのは、
習得にそれなりの時間がかかり参入のハードルがあるからです。
もし、200時間程度でプロになれるなら、
市場にはもっとITエンジニアが溢れかえっているでしょう。
私の感覚では、プログラミングに慣れるまでに（自由に言語操作できるまでに）
1000時間は必要で、自由に思いついた
ウェブアプリを作れるまでになるには
（エラーに対応したり試行錯誤をする時間を含め）
合計2500時間程度以上の集中は必要だと思います。
ちなみに、5000時間は必要、という方もいらっしゃいます（Quora）
サーバーなどのバックエンド部分やCSS/HTML/JS等のフロントエンド部分も
セミナーでお伝えするような
「最新技術」を使わなければ、実際習得にここまでかかるかもしれません
そして、上記の時間は単なる目安ですので、
もっとも重要なのは、あなた自身が実際に作りたいアプリケーションを
制作できるようになるまで、あなたのペースで、学習を積み上げることですよね？
でも、、、
この積み上げるという行為、これってすごく難しいです。
特に独学では。
皆さまご存知のように、プログラミングに限らず、
あらゆる目標を達成する一つの確かな方法は目標を達成するまで積み上げることです。
目標達成の基本
あらゆる目標を絶対に達成する、一つの確かな方法
それは、達成するまで「必要な行動」を積み上げること。でも、それができないのが「普通」です。
（理由が気になる方は下のPDFをスクロールください）