BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【全5日】機械学習のためのPythonマスターコー ス X-WR-CALNAME:【全5日】機械学習のためのPythonマスターコー ス 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:746440@techplay.jp SUMMARY:【全5日】機械学習のためのPythonマスターコース DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190902T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190902T220000 DTSTAMP:20260424T063609Z CREATED:20190819T064527Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/74644 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n日程\n\n9月2 日(月)　19:00~22:00\n9月3日(火)　19:00~22:00\n9月4日(水)　19:0 0~22:00\n9月5日(木)　19:00~22:00\n9月6日(金)　19:00~22:00\n\n※ 講座の動画を復習用に撮ります。もし参加できない日 程がございましても、資料と合わせて共有するように いたしますので、ご安心ください。\n\n概要\n\n本講座 は、「これからデータ分析・機械学習を始めたい方」 を対象としております。5日間のプログラムを通じて、 Pythonの基礎から実際の機械学習の実践演習までを体系 的に学べます。修了後は、基本的な機械学習モデルが 実装できるようになるとともに、より高度な機械学習 、深層学習の学習を進める上での基礎力が身につきま す。\n\nまた、本講座は以下のサポートがございます。 \n\n\n復習用に動画配信を行います。参加できない日程 がある方や、復習したい方も安心です。\nチャットア プリケーション(slack)における質問サポート対応を行い ます。(初回講座から最終講座終了後1週間、質問内容 は講座と関連する内容に限る)\n修了テストに合格する ことによる、修了証明書の発行を行います。\n\n\n※Pyth onの基本中の基本(for分やif分)は理解している方、また は他のプログラミング言語を使用したことがある方を 対象としております。\n※講義はハンズオン形式で進 めますので、Python3をインストールしたPCをご用意くだ さい。\n\n講座を通じて得られること\n\n・機械学習の ためのPythonに対する網羅的な知識。\n・代表的な機械 学習やデータ分析手法の実装能力。\n・より高度な機 械学習や深層学習を学ぶための基礎力。\n\n講座一覧の フローチャート\n\nどの講座から受講したら良いのかわ からないというような方は、下記のフローチャートを 参考にしていただければと思います。\n\n\n\nカリキュ ラム\n\n【Day1】 データをPython上で自在に操作出来るよ うになる\n\n・Pythonでcsvデータを扱う\n・欠損値処理\n ・学習用データとテスト用データの作成\n\n【Day2】 デ ータ分析ライブラリのNumpyとmatplolibの習得する\n\n・Nump y紹介\n・配列の作成\n・配列の要素指定\n・配列の計算 \n・Numpyでよく使われる関数\n・データの可視化\n\n【Day 3】 Pythonにおけるオブジェクト指向を理解し、より効 率良くプログラムを書く\n\n・クラスとは\n・クラス変 数\n・インスタンス変数\n・クラスを使う関数\n・コン ストラクタとデストラクタ\n・カプセル化\n・クラスの 継承\n\n【Day4】 手元にあるデータに対して適切な機械 学習アプローチを選択できるようになる\n\n・ファイル の読み込み、可視化\n・回帰分析・Lasso回帰分析\n・教 師あり分類（SVM・サポートベクターマシン）\n・教師 なし分類（クラスタリング・K平均法）\n・次元削減（ 主成分分析・PCA）\n\n【Day5 】 実用レベルの機械学習モ デルを作成できるようになる\n\n・ 導入(ゴールの共有 と基本事項の確認)\n・モデルの評価方法(回帰と分類) \ n・ハイパーパラメーターのチューニング\n・ 実用的な 回帰モデルの作成(多項式回帰)\n・実用的な分類モデル の作成(ランダムフォレスト)\n\n※ 当日予告なく時間配 分・内容が変更になる可能性がございます。\n\nこんな 人にオススメ\n\n・機械学習の学習や社内導入を考えて いる方\n・機械学習のためのPythonについて網羅的な知 識を習得したい方\n・ディープラーニングをやってい きたいと考えている方\n・Pythonを体系的に学びたい方\n \n事前準備・持ち物\n\n・ノートPC\nPython3のインストー ルをお願いいたします。\nまた、以下のパッケージを 当講座では利用します。当日までに動作確認をお願い いたします。\n・pandas\n・sklearn\n・numpy\n・matplotlib\n\n\n また，講義はJupyter Notebookを用いて行いますので，こち らインストールもお願いいたします。\n\n講師\n\n吉川 武文\n東京大学卒業。学部では生物情報科学を専攻。 生物から得られるビッグデータの解析や生物学におけ る理論のシミュレーション、モデリングなどにも精通 。東京大学理科二類最高点合格、日本生物学オリンピ ック金賞・本選一位などの受賞歴を持つ。深層学習を 用いた実案件に携わると共に、データ分析・深層学習 の講座全般を担当する。\n\n渡邉雅也\n経済ファイナン ス時系列データに関する研究に従事。統計学、情報工 学、最適化の理論などに精通。大手証券会社にて機械 学習に関する技術を用いた分析を行った経験を活かし 、kaggleなどのコンペティションにも参加。幅広いAI分 野の講座の講師を務める。\n\n神津陽信\n慶應義塾大学 管理工学科卒業。現在は、主に機械学習を用いた製造 業における諸問題へ取り組んでいる。機械学習と時系 列データ、生産管理に精通。AIコンサルタントとして 、多数のプロジェクトに携わる。\n\n\n（オンライン受 講、復習用動画は別講師になる可能性があります。）\ n\n領収書について\n\n【Stripeで事前決済の方】\nクレジ ットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとし てご利用ください。\n\n【Paypalの方】\n決済処理後にPayp alから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴 から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。 それらが領収書の代わりとなります。また、クレジッ トカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用 いただけます。\n\n【別途領収書発行が必要な方】\n別 途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下 のフォームよりご申請ください。領収書発行手数料と 受講料金を合算した金額で発行いたします。\n全人類 がわかる統計学 領収書発行フォーム\n\n受付・入場時 間\n\n開始の10分前から\n\n※なるべく5分前までにお入 りください。\n※途中参加も可能です。\n\nお問い合わ せ\n\n・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net　まで ご連絡ください。\n・こちらで⇨LINE＠からもお問い合 わせいただけます。（推奨）\n\n注意事項\n\n・リクル ーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行 為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場 合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごす ことが出来るよう、ご協力をお願い致します。\n・講 座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学 」に帰属しています。複製はご遠慮ください。\n・個 人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください 。\n・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日まで にこの人数に達しない場合は中止となります。ただし 、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申 込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる 場合がございます。もし、中止が決定した場合はその 時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレス にご連絡させていただきます。\n\n全人類がわかる統計 学とは\n\n株式会社AVILENが運営するサービスです。統計 学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を 運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサ イエンティスト育成のための教育事業を行なっており ます。\n統計学や機械学習を、出来るだけわかりやす く多くの人々に届けるということを目指して活動して います。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/746440?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR