初心者から中級者にかけての勉強にあたってはたくさん書籍が出ています。
日本語の情報も多いので、なんとなくわかるようになったぞという方も多いのでは
ないかと思います。
が、中級者から上級者を目指していくには何をすべきでしょうか？

資格試験関連が最近話題になっているみたいですが、あまりおすすめしません。
結局二次情報に過ぎず、すぐに陳腐化するような内容でしかないです。

でしたら何をすべきでしょうか？
情報は時とともに移り変わります。
必要なのは一次情報にキャッチアップし続ける力だと感じます。
そのため当回では論文やGitHub公開されたリポジトリの輪読会を運営する中で得た
ノウハウや知っておきたい英語の表現についてお伝えできればと思っています。

※
研究職として専業ではないので、もっといいやり方があるかもしれませんが、
一次ソースに触れる時間に無駄はないとも思いますので、とっかかりとしては
十分なクオリティで話せるのではないかと思います。
逆に楽して読み解こうとしている意味では導入としては良いかもしれません（笑）

・一次情報を元に情報収集できると何が良いのかについて知れます
・具体的に一次情報がどこにまとまっているのかについて知れます
・論文の探し方や読み方について知れます
・GitHubに上がっているリポジトリの読み方について知れます

5/5(土)
受付：12:50〜13:00
講義：13:00〜14:30
各自作業・質疑応答・自由時間：14:30〜15:30

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
（詳細はお申し込みいただきました方にご連絡させていただきます。MAX30は入るので広々と
快適に使えるのではないかと思います。）

・イントロダクション
　　一次情報に触れられると何が良いのか
　　具体的な一次情報の整理（論文、OSSの実コード etc）

・論文を読むにあたって
　　どれから読んでいくべきか
　　論文を読み解くにあたっての基本戦略
　　知っておきたい英語表現

・GitHubに公開されたリポジトリを読むにあたって
　　どれから読んでいくべきか
　　ソースコードを読み解くにあたっての基本戦略
　　知っておきたい英語表現

・実際の例を元にした実践
　　VGGの論文読解（イギリス英語で面白かったため選定）
　　GitHub上のコードを実際に手元で動かしてみる（題材は当日までに選定します）

※
内容は大筋は変更しませんが、当日進行を見ながら細部が変わる可能性はあります。

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年以上で、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
50以上のプロジェクトに関わった経験があり、成功例/失敗例を数多く見たため大局観に優れる。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
現在は技術面/戦略面のアドバイザーとして複数社にコンサルティングやPoCの納品を行う傍ら、
裾野を広げるため初心者向けのラーニングコミュニティや論文やOSSの輪読会を主催、指導実績は
400名を超え高いリピート率を誇る。

・ノートとペン
・ノートPC（Anaconda or pyenv環境構築済み）
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

・12,000円/(1.5h+1h)  （法人、領収書発行が必要な方。）
・8,000円/(1.5h+1h)  （それ以外）

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（領収証発行の際は法人とみなしますので追加で4,000円のお支払いをよろしくお願いいたします。）