データサイエンスもくもく会は、
人工知能、機械学習、データ分析、ディープラーニングなどについて、
教養を身につけていく「課題参加型オンライン勉強会」です
GRIの分析官が課題を提供し、
参加者全員で ”スキルを身に付けていく” 場を目指します
毎回異なるトピックを一緒に勉強していきましょう!!!

こんな方に向いています!!!

• 最先端のデータサイエンス・人工知能の技術について自信を持って取り組めるようになりたい方
• データサイエンスの学習、資格習得のモチベーションアップ
• 「AI人材」を目指し、データサイエンス分野への転職やキャリアアップをお考えの方
• データサイエンス分野における「ビジネストランスレーター」を目指す方

情報共有コミュニティ

気軽にディスカッションができるように、Slackをご用意しています
こちらよりご自由にご参加ください

過去のもくもく会

【第11回】AI・データ活用における法律と倫理の知るべきこと

AIを社会・産業に応用するために必要な、法律・倫理の様々な体制について紹介しました

【第10回】DS検定対策講座の講師が指導する、業界初!?「DS検定のための特訓会」

第2回DS検定に向けて出題傾向と勉強法を共有しました

【第9回】ロボットの位置推定part3 ~カメラを使った位置姿勢推定~

カメラを使った位置姿勢推定の方法について紹介しました

【第8回】3月5日のG検定試験にいち早く対策（第2弾）〜大好評のG検定書籍の著者が合格へ導く〜

特別版として「G検定特訓会」第2弾を開催しました

【第7回】3月5日のG検定試験にいち早く対策（第1弾）〜大好評のG検定書籍の著者が合格へ導く〜

特別版として「G検定特訓会」を開催しました

【第6回】ロボットの位置推定part2 〜ヒストグラムフィルター、パーティクルフィルター〜

ロボットやドローンなどの状態認識に使われる技術を紹介しました

【第5回】これでバッチリ理解！〜機械学習の活用には特徴量が肝心！特徴量エンジニアリングは何が大変？〜

特徴量とは何か、機械学習における特徴量の重要性、予測精度を高める特徴量エンジニアリング（特徴量設計）について紹介しました

【第4回】ロボットの位置推定part1 〜カルマンフィルターとは？ロボット、ドローンなど幅広く使われる最適化手法を優しく解説（実演あり！）〜

「認識」部分に着目し、古くから使われているカルマンフィルターと呼ばれる推定技術について、エッセンスや実例デモを紹介しました

【第3回】これでバッチリ理解！〜ニューラル機械翻訳の歴史と仕組みに迫る〜（後半）

機械翻訳の基本的なモデルである、時系列データを入出力するSeq2Seqモデル、そしてそれを組み込んだ「ニューラル機械翻訳」の仕組みについて解説しました

【第2回】これでバッチリ理解！〜ニューラル機械翻訳の歴史と仕組みに迫る〜

自然言語処理の応用として注目されている「機械翻訳」、とくにディープラーニングを応用した「ニューラル機械翻訳」に着目して、その仕組みや歴史を丁寧に解説しました

【第1回】これでバッチリ理解！ 画像認識の王道 〜畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を解明〜

CNNの仕組み、進化の歴史、画像認識の応用などについて、解説しました