BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH 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_7/20】 X-WR-CALNAME:【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_7/20】 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:741462@techplay.jp 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_7/20】 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190720T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190720T150000 DTSTAMP:20260503T050128Z CREATED:20190715T120453Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74146 2?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（推奨）\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\n・7/20（土）　14:00〜15:00\n\n※ 全体向けの説 明は10分程度なので、お忙しい方は30分程度の所要を見 込んでいただければ十分です。\n※ 日程が合わない方 も受講前提であれば別途調整させていただきますので 、気軽にご相談いただけたらと\n思います。\n\n\nアカ デミー開催日程\n\n全6回の講義と演習を予定していま す。\n\n・日曜開講\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 7/21(日)13:00~15:00\n 8/4(日)13:00~15:00\n 8/18(日)13:00~15:00\n 9/1(日)13:00~15:00\n 9/ 15(日)13:00~15:00\n 9/29(日)13:00~15:00\n\n\n\n\n※ MAX8名の少人 数制としますので、手厚いフォローアップが行えれば と考えています！\n※ 補講につきましては1時間程度の 個別もしくは別日程の開催の参加で対応させていただ きます。\n個別については1度まで無料で以後実費負担 （3\,000円ほど）でお願いしたいですが、\n直前のため 、初回につきましては個別対応は無料とさせていただ きカウントしないものとします。\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\nPython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）\nPython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 Y S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\,000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 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/741462?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR