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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_8/4】
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 ぶ機械学習入門【無料個別相談会_8/4】
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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_8/4】
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74443
 5?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800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・8/4（木）20:00〜21:00\n\n※ 説明会・個別相談
 会は何度か実施しますが、どれか一つに出ていただけ
 れば問題ありません。\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※ 個別相談がメインのため、人
 数が少ない日も実施します。（別媒体でも公開してい
 ますので、\n参加人数は全体人数を反映しませんが、
 最大でも6名とします。）\n\n\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\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・木曜開講\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  8/29(木)20:00~22:00\n  9/12(木)20:00~22:00\n  9/
 26(木)20:00~22:00\n  10/10(木)20:00~22:00\n  10/24(木)20:00~22:00\n  1
 1/7(木)20:00~22:00\n\n\n\n\n・土曜開講\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  8/3
 1(土)16:00~18:00\n  9/14(土)16:00~18:00\n  9/28(土)16:00~18:00\n  10/1
 2(土)16:00~18:00\n  10/26(土)16:00~18:00\n  11/9(土)16:00~18:00\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\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2-7-1
 4 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\,00
 0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
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