データ経営時代の新・基礎素養

人工知能のメカニズムを把握したい、マーケティングで統計分析をしたい、
M&A業務に関わりたい、といったときに重要となる数理的素養。
ロジカルシンキングを鍛える意味でも重要な数学。
苦手意識を解消し、ビジネスで数学を使える人材を超短期で養成します。

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講座内容 Day1 

経営企画部に最低限必要な数理的素養

企業価値算定方法の基本であるDCF法の基礎理論を学びます。
[キーワード:指数計算、CAGR、現在価値割引、等比数列、無限等比級数]

マーケティング部に最低限必要な数理的素養

売上予測モデルの基である重回帰分析の基礎理論を学びます。
[キーワード:標準偏差、相関係数、回帰分析、微分、1次関数、最小二乗法]

講座内容 Day2

AIビジネスに関わるための最低限の数理素養

AIビジネスに必要な数学理論を開催します。人工知能の学習理論である強化学習のアルゴリズムの基礎理論を学びます。[キーワード:Q学習、最急降下法、ε-greedy法、偏微分、線形代数、ニューラルネットワーク、活性化関数]

人工知能ビジネスでの応用事例ご紹介

キーワード:Q学習・遺伝的アルゴリズム・深層強化学習・自動運転技術

講師

前田恵一

本塾主宰。東京大学大学院情報理工学系研究科数理統計学専攻修了。
野村證券では数理モデルを駆使したトレーディングモデルを専門とするクオンツトレーダー業務を担当。
家庭教師経験も含め、知識0からでも数学を得意にする講座「ビジネス数学コース」は毎回満員御礼。

人生初めて楽しく数学の学習することができた

Foodison代表取締役CEO
山本徹 様(2019年3月23日・24日受講済)

中学・高校・大学で膨大な時間をかけた数学の学習。
けど、ビジネスに活用はできてる感覚はありませんでした。
四則演算くらいでしょうか。。

暗記に頼りがちで背景にある論理を理解できてない。
そもそも基礎がわかっててもビジネスへの応用を
自力で編み出すのは簡単じゃない。

SMS社OBからの紹介で、レゾナンス前田さんに出会い、翌週には前田さんとご一緒する機会があり、勢いでこの前田塾ビジネス数学講座に参加することに。

花粉症の薬も飲んでたし、何しろトータル17時間の長丁場なので集中力続くか心配でした。
けど、何の為に学んでいるのか全く不明だった、複素数、指数関数、三角関数、微分、相関、ベクトル、回帰分析などの数学の基礎概念の関係性が理解できた。それらを踏まえてディープラーニング、強化学習までを丁寧にわかりやすく教えて頂きました。時には突き放し(笑)、チームでのディスカッションを促し、ビジネスへの応用ポイントを織り交ぜて頂くことで、眠くなる暇もなく人生初めて楽しく数学の学習することができました。

ビジネス数学講座はもちろんオススメだし、そもそも前田さんが面白いので、数学のビジネスへの応用に興味ある方はぜひ。

日程・料金

第4回Day1:2019年5月19日(日)
10:30~20:00
料金:20,000円

第4回Day2:2019年5月25日(土)
10:30~18:00

料金:20,000円
両日参加の場合 Day1、Day2両日参加される方
料金:40,000円→35,000円
両日参加の場合 Day1、Day2両日参加される方
料金:40,000円→35,000円

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