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X-WR-CALDESC:【3ヶ月コース】基礎から実装までみっちり学
 ぶ機械学習入門【無料個別相談会_7/3】
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SUMMARY:【3ヶ月コース】基礎から実装までみっちり学ぶ機
 械学習入門【無料個別相談会_7/3】
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/73870
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n開催
 イベントリスト\n\n↑Liberal Arts Communityの関連グループ
 ではこれまで700以上の数多くの企画を\n実施してきま
 した。\nセミナーも数多く企画しましたがコミュニテ
 ィにおけるセミナーの運営方針として、\n学習のきっ
 かけ作りを中心においていたため、丁寧な解説が欲し
 いという方の\nニーズに応えられていませんでした。\n
 そこで、教育をメインの目的とするLiberal Arts Academyを
 新しく作り、手厚い教育\nを行えればと考えています
 。\n\n弊グループの最初の取り組みとして、機械学習の
 学習をしたい方向けに3ヶ月のコース\nを企画してみま
 した！\n約3ヶ月で全6回の講義と演習を通じて機械学習
 の入門者〜初心者から中級者（ジュニア\nレベルで仕
 事ができるレベル）に上がるにあたって必要な理論と
 実装の知識を習得を\n目指していただけたらと思いま
 す！！\n\n無料の相談会を設けましたので、概要につい
 て気になる方は気軽にご参加いただけたらと\n思いま
 す！！\n（コースの講義以外にも別途開講しているセ
 ミナーの無料参加もついていますので、\nそちらにつ
 いても相談会でご相談いただけたらと思います）\n\n\n
 身につく内容\n\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＋scikit-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このコー
 スの特徴\n\n- 自分の実力に合わせてコースの選択可能
 ！\n- コースを受けている間は3ヶ月間講義時間外での
 質問や対応等無料で手厚いフォローも可能！\n- 講義外
 でやっている他のセミナーへの参加も一部無料！\n（
 担当講師が選んだセミナーへの参加が無料になります
 ので、気軽にご相談ください！！）\n\n\nコース\n\nコー
 スは自分の実力に合わせて以下の3コースが選択可能で
 す！\n\n\n初級者向けコース\n\n\n機械学習に踏み込むた
 めのきっかけだけが欲しい方向け\nきっかけさえ与え
 られれば自分で黙々と進められる方向け\n\n初心者向け
 コース\n\n\nオーソドックスに機械学習全体を学習した
 い方向け\n学んだことをきちんと出来る方向け\n\n超初
 心者向けコース\n\n\n1から10まで全部教えてほしい方向
 け\n手取り足取りカバーしてほしい方向け\n\n\n\nコース
 については「初級者＜初心者＜超初心者」の順で\nフ
 ォローが厚くなります。\n\n説明会・個別相談会日程\n\
 n3回ほど説明会・個別相談会を行いますがどれか一つ
 に\n出ていただければ問題ありません。\n\n\n\n\n  第一
 回\n  第二回\n  第三回\n\n\n\n\n  7/3(水)19:00~20:00\n  7/5(金)1
 9:00~20:00\n  7/6(土)17:00~18:00\n\n\n\n\n開講日程（仮）\n\n全6
 回の講義と演習を予定しています。\n\n\n\n\n  第一回\n  
 第二回\n  第三回\n  第四回\n  第五回\n  第六回\n\n\n\n\n  
 7/10(水)19:00~21:00\n  7/24(水)19:00~21:00\n  8/7(水)19:00~21:00\n  8/
 21(水)19:00~21:00\n  9/4(水)19:00~21:00\n  9/18(水)19:00~21:00\n\n\n\n
 \n※ 個別相談会の際に希望を伺い調整が行えればと思
 うので、仮日程です。\n\n講座で扱うカリキュラム\n\n\n
 機械学習概論\n\n\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\n\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\nk-meansの派生手法\nPython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\n\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\nPyt
 hon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\n\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\nPython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\n\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演習\n\n\n様々なデータセットを用
 いた演習を行います\n\n\n\n※講座内容は若干変更とな
 る場合があります\n\n会場\n\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料
 金\n\n\n\n\n  初級者向けコース\n  初心者向けコース\n  
 超初心者向けコース\n\n\n\n\n  30\,000円\n  50\,000円\n  80\,00
 0円\n\n\n\n\n※ 税抜き表記となりますので、別途消費税
 が加わります。\n※ 領収書が必要な際は法人受講とみ
 なし、追加10\,000円とさせていただきます。\n\n説明会
 ・個別相談会当日の持ち物\n\n特になし\n\n
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