第1回【GCC】ゲームキャリアカンファレンス 『エンジニアのキャリアについて』

日時: 1/18(Thu) 19:30〜1/18(Thu) 21:30
定員: 100名
開催場所: 東京都千代田区麹町2丁目10番9号 C&Rグループビル 2階
開催会場: 株式会社クリーク・アンド・リバー社


クリーク・アンド・リバー社は、クリエイターの皆さまの転職をサポートしています。

日々、多くのクリエイターの方と接する中で、将来のキャリアを明確に思い描けていない方とお会いすることも少なくありません。

そこでクリーク・アンド・リバー社は、ゲーム業界で活躍するクリエイターの方々を対象に、様々な働き方やキャリアに関する情報をお伝えするセミナー「ゲームキャリアカンファレンス(GCC)」を開催することとなりました。

1月18日(木)に開催する記念すべき第1回GCCは『エンジニアのキャリアについて』。
ゲーム業界で活躍する、2社の若手エンジニアの方々にご登壇いただきます!

▼参画企業:
ギークス株式会社 
株式会社Donuts
※50音順

「なぜエンジニアになったのか」「エンジニアとして必要なスキル」
「会社選びのポイント」等々ざっくばらんにお話していただきます!

もちろん、エンジニアの方だけではなく
ゲーム作りに関わる様々な方に、是非聞いていただきたい内容です!

エンジニアのキャリアは選択肢が多いですが、各企業のお話を聞いていただく事で
今後のキャリアを考えるきっかけにしてください。

開催概要

■開催日時
2018年1月18日(木) 19:30~21:30 (受付開始19:00~)

■スケジュール
19:30〜20:30 各社エンジニアの講演
20:30〜21:00 パネルディスカッション
21:00〜 懇親会

■登壇者
ギークス株式会社 永山 大志氏
株式会社Donuts 社本 将之氏

■登壇者プロフィール
ギークス株式会社 永山 大志氏
早稲田大学人間科学部にて人工知能研究。
新卒入社1社目では車両故障データ分析経験を経て、ギークス株式会社に入社。
ギークスキャンプ5期生として、iOSアプリ開発、Webアプリ開発スキルを身につけ、帰国後はフロントエンドとして活躍。
課金周り開発、ミニゲーム開発、UI設計、実装をこなすラグビーを愛してやまないエンジニア。

株式会社Donuts 社本 将之氏
新卒で大手ゲーム会社に入社し、アーケードゲームのナンバリングタイトルの開発に携わる。
その後、DeNA Osakaではサーバーサイドエンジニアとして複数タイトルのソーシャルゲームの開発に従事。
2015年より株式会社Donutsに所属。
現在は新規タイトルのエンジニアとしてクライアント及びサーバーサイドの開発を行う傍ら、社内開発環境のメンテナンスも行っている。

■参加対象者
ゲーム業界の方

■定員
100名

■持ち物
お名刺 2枚
(ご面談希望の方は履歴書・職務経歴書)

■受講料・参加費
無料

■会場
株式会社クリーク・アンド・リバー社
東京都千代田区麹町2丁目10番9号 C&Rグループビル 2階

■主催
株式会社クリーク・アンド・リバー社

■応募締め切り
2018年1月18日(木)

■お問い合わせ
株式会社クリーク・アンド・リバー社 
GCC運営事務局 担当:田崎
Email:seminar@hq.cri.co.jp
TEL:03-4550-6095


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【1/18開催】OSSを利用した機械学習入門(中級編)

日時: 1/18(Thu) 10:30〜1/18(Thu) 17:30
定員: 名
開催場所: 〒106-0047 東京都港区南麻布2-12-3
開催会場: サイオスビル 3F


「OSSを利用した機械学習入門(中級編)」は、「OSSを利用した機械学習入門(初級編)」の受講済みの方や同等の知識を有する方、「人工知能や機械学習をある程度勉強したが、実際に業務で利用する際、どのような手順で進めたら良いのかわからない」「人工知能や機械学習とは何かを知識としては理解しているが、実際に使用したことが無い」という方を対象にした初級編の後続上位コースと位置づけたトレーニングコース(勉強会・セミナー)です。本コースでは、実際に機械学習を業務で利用していく上で必要となる全体的なワークフローを体験します。また、代表的な機械学習手法をひととおり体験することにより、業務やアプリケーションの目的に応じた機械学習の手法を適切に選択して使用するというプロセスを体得することをゴールとしています。本コースも初級編と同じく、数学の知識やプログラミングの経験は必要ありません。また、座学で概念や知識を習得するだけでなく、ハンズオン・ラボで演習を行い、ワークフローの各ステップを体験します。ハンズオン・ラボでは、無料で利用出来るオープン・ソース・ソフトウエア(以下、OSS)製品を利用し、具体的な操作方法を習得します。本コース参加者には、トレーニング・テキストの他、トレーニング中にハンズオン・ラボで使用したコンピュータと同等の仮想マシンイメージを無料で提供しますので、トレーニグ終了後、何度でも復習することが可能です。

ATNDからはお申し込みできません。

お申込みはこちら(https://sios.jp/products/ai/training/565.html)

カリキュラム

・機械学習を利用するためのワークフロー

機械学習を業務などで実際に使用する際に必要となるデータの前処理や手法の選択と検証・評価など、全体的なワークフローについて学習します。

・代表的な機械学習手法(1):クラス分類

教師あり学習で利用できる機械学習の手法のうち、データの所属するグループを予測するための手法であるクラス分類の代表的なアルゴリズムの使用方法を学びます。

・代表的な機械学習手法(2):回帰分析

教師あり学習で利用できる機械学習の手法のうち、数値を予測するための手法である回帰分析の代表的なアルゴリズムの使用方法を学びます。

・代表的な機械学習手法(3):クラスタリング

教師なし学習で利用できる機械学習の手法のうち、データをグループ分けするための手法であるクラスタリングの代表的なアルゴリズムの使用方法を学びます。

・手法選択基準

業務やアプリケーションで機械学習を利用する際、目的や得たい結果に応じて、どのように手法を選択するかを学びます。後続の上級コースのどのコースへ参加すべきかの指針も提示します。

・ハンズオン・ラボ(演習)について

グラフィカル・ユーザ・インタフェースを備えたOSS製品を使用し、自ら機械学習の仕組みを作り、実際に動かすところまでを実体験していただきます。数学の知識やプログラミングの経験が無い方でも容易に演習していただくことが可能です。

コース詳細とお申し込み

https://sios.jp/products/ai/training/565.html


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