BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【全4回】【入門者〜初心者向け】理論から実 践まで行う機械学習入門 X-WR-CALNAME:【全4回】【入門者〜初心者向け】理論から実 践まで行う機械学習入門 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:726421@techplay.jp SUMMARY:【全4回】【入門者〜初心者向け】理論から実践ま で行う機械学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190423T200000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190423T220000 DTSTAMP:20260407T192330Z CREATED:20190403T141019Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72642 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n 機械学習の入門者〜初心者から中級者（ジュニアレベ ルで仕事ができるレベル）に上がる\nにあたって必要 な理論と実装の知識について4回で取り扱います。\n扱 うトピックのレベル感としては、\n・はじめてのパタ ーン認識\n・データ解析のための統計モデリング入門\n レベルの理論と実装、またビジネス文脈への応用につ いて解説します。\n\n機械学習の概論から、アルゴリズ ムのベースになる考え方とその応用トピックについて\ nそれぞれご理解いただいた上で、Python+scikit-learnなど を用いたコードの実行や、\nなんらかのコンペティシ ョンなどのデータを用いた実践も行えればと思います 。\n\n理論面の解説と実践をバランスよく取り扱い、深 みのある学びの場とできればと考えて\nいます。講義 だけでなく、演習や課題なども通して理解だけでなく 身につけるところまで\nサポートできればと考えてい ます。\n\n\n\n身につく内容\n・機械学習の概論について 把握できます\n・機械学習のアルゴリズムの代表的な 考え方について理解することができます\n・Python＋sciki t-learnを用いた実装について理解できます\n・機械学習 のビジネスへの応用について理解できます\n・演習を 通して実務への応用の方法についてイメージがつかめ ます\n\n\n\n開催日程（全4回のコースで行います）\n4/23 （火）、4/30(火)、5/7（火）、5/14（火）、5/21（火）<-予 備日\n受付：19:50〜20:00\n講義：20:00〜21:30\n演習：21:30〜 22:00\n\n※\n・演習は自由参加にしますので、帰りの時 間が気になる方は2回目以降は19時半〜の30分\nに行う形 でも大丈夫です。\n・4/30がゴールデンウィークと被る ため、5/21を一旦予備日としておきます。（初回時に\n ご希望を伺った上で、全員が出席しやすい形にうまく 調整させていただきます）\n・3回出席の方も、初回は 必ず出れる方のみのお申込みでお願いいたします\n\n\n\ n会場\n水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺\n千代田区 西神田2-7-14 YS西神田ビル2F\n\n\n\nカリキュラム（4回分 のアジェンダです）\n・機械学習概論\n　　機械学習と は\n　　教師あり学習、教師なし学習とは\n　　教師あ り学習における学習と推論\n　　代表的な識別規則の 構成法\n\n・距離による規則の構築とクラスタリング\n 　　クラスター分析とは\n　　距離の指標\n　　類似度 の指標\n　　階層クラスター分析とは\n　　クラスター 間の距離測定方法\n　　階層クラスター分析の長所と 短所\n　　非階層クラスター分析とは\n　　k-meansの派 生手法\n　　Pythonを用いたそれぞれのトピックの演習\n \n・決定木とアンサンブル学習\n　　決定木\n　　決定 木とは、不純度の考え方\n　　交差エントロピー、ジ ニ係数\n　　決定木の手法、決定木と剪定、枝切りを 行わない場合の問題点\n　　アンサンブル学習（バギ ングとブースティング）\n　　ランダムフォレスト\n　 　Pythonを用いたそれぞれのトピックの演習\n\n・関数近 似と線形回帰、ニューラルネットワーク\n　　単回帰 分析\n　　最小二乗法、回帰係数と共分散\n　　決定係 数、寄与率、相関係数\n　　重回帰分析、ニューラル ネットワークへのモデルの拡張\n　　Pythonを用いたそ れぞれのトピックの演習\n\n・ベイズの定理と最大事後 確率基準\n　　ベイズの定理基本（事後確率と尤度）\n 　　最大事後確率基準（分類）\n　　Pythonを用いたそ れぞれのトピックの演習\n\n・ビジネスへの生かし方\n ・論文や実装例などの一次情報へのアクセスの仕方（ 発展）\n\n・演習\n　　なんらかのデータを用いた演習 を行います\n　　（コンペティションのデータから選 定予定です）\n\n※講座内容は若干変更となる場合があ ります\n\n\n\n対象者\n・背景の理論の概要をつかんだ上 でライブラリを使用したい方\n・実務で機械学習を活 用したい方\n・機械学習を用いた人工知能系のプロジ ェクトに興味がある方\n\n\n\n講師プロフィール\n東大工 学部卒。\nデータ分析/AI開発の仕事の経験は7年目で、 理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。\n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。\n初心者向けの指導実績も多く、1\,000名近 い。\n\n※\n初回以外は話す内容に合わせて、別講師に 変更になる可能性があります。\n\n\n\n当日のお持物\n・ ノートとペン\n・ノートPC\n=> 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。\n=> また、WindowsよりもMacの方が環境構築が楽な ので推奨です。\n\n\n\n費用\n・20\,000円（4回分）\n・16\,0 00円（3回分）\n・35\,000円（個別フォローアップ付き）\ n\n※\n領収書発行の際は事務手数料と法人料金を兼ね まして、追加5\,000円で発行とさせていただきます。\n\n \n\n当日までの準備・事前学習\n基本的に不要ですが、 事前知識が不安な方は下記を読んできていただけたら と思います。\n\n・Python環境の構築\nhttps://lib-arts.hatenabl og.com/entry/lang_ml\n-> 言語選択\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/en try/python_env\n-> 環境構築\n\n・Pythonプログラミング基礎\n https://lib-arts.hatenablog.com/entry/entrance_python1\n-> FizzBuzz問題 のコーディング\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/business_eff iciency2\n-> Python+SQL\n\n・理論面に関して（はじめてのパ ターン認識読解メモ）\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/haj ipata-reading_1\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/hajipata-reading_2 \nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/hajipata-reading_3\nhttps://lib-a rts.hatenablog.com/entry/hajipata-reading_4\nhttps://lib-arts.hatenablog. com/entry/hajipata-reading_5\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/hajip ata-reading_6\n\n・CUIの利用方法（Macのターミナルの使用 方法）\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/master_CUI1\nhttps://lib -arts.hatenablog.com/entry/master_CUI2\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/e ntry/master_CUI3\n\n・高校数学とニューラルネットワーク 、DeepLearning\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn1\nhttps:// lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn2\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/e ntry/math_nn3\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn4\nhttps://li b-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/ent ry/math_nn6\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn7\nhttps://lib- arts.hatenablog.com/entry/math_nn8\n\n\n\nご参加にあたってのお 願い\n無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当 日人数読めなくなり非常に\n迷惑なので基本的に行わ ないようにお願いします。\n体調不良などどうしても のケースは別途ご連絡いただくか、イベントへの\nお 問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。\n 上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処 理を行い以後の参加を\nお断りさせていただきますの で、その点だけ予めご了承ください。\n（7割以上来れ る前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッ セージでの\nご連絡をいただくということだけ気をつ けていただければ大丈夫だと思います）\n LOCATION:水道橋駅周辺 千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F URL:https://techplay.jp/event/726421?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR