4/22(日)開講!4回連続シリーズ 『現場で使える機械学習・データ分析基礎講座』

イベント内容

講座内容概要

機械学習の概論から始まり、徐々にそれぞれのアルゴリズムの核心を学べるように設計しています。「Practice makes perfect」の考えに基き、ハンズオンを通じての技術習得を目指します。また、プログラムを通して、実際のデータを元にポートフォリオ作成し、実際のプロジェクト手順で進行することで、現場ですぐに使える実践的内容となっています。

また、ディープラーニング協会の認定プログラム(機械学習範囲を網羅)でもありますので、修了後、ディープラーニング基礎講座を受講(5月、6月に開講予定)いただくことで、E資格を受験いただくことが可能です。

この講座でみにつくスキル

  • 機械学習・データサイエンス系業務に、自力で対応できる力
  • AI領域への転職を可能にする機械学習の基礎力

無料説明会日程

ほぼ毎週末実施しています。
3/31 → https://manage.doorkeeper.jp/groups/skillupai/events/72606
4/08 → coming soon
4/14 → coming soon

開催日程

date title contents
DAY1 4/22(日) 13:00-17:00 イントロダクション 最終ゴールの共有、機械学習概論、kaggle概説、データ分析/機械学習プロジェクトの進め方
Scikit-learn入門 Scikit-learnの基本的な使い方
教師あり学習/その評価に関して 教師あり学習アルゴリズムの大別。線形回帰、正則化、予測精度の評価と過学習
課題 kaggle課題について、推進方法など
DAY2 5/6(日) 13:00-17:00 前処理 前処理、標準化、正規化、データ欠損の扱い、補間方法、外れ値の扱い、RANSAC
特徴量エンジニアリング 次元削減、変数選択の方法、AIC、BIC
教師あり学習の代表的なアルゴリズム1 k近傍法、サポートベクターマシン
パラメータチューニング 交差検証、交点探索
DAY3 5/20(日) 13:00-17:00 教師なし学習 k-means
中間発表 課題の中間発表
教師あり学習の代表的なアルゴリズム2 決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク
識別精度の評価方法 Recall,Precision,Accuracy,F1,混同行列
DAY4 6/3(日) 13:00-17:00 DeepLearning入門 DNN入門、勾配法、TensorFlowの使い方
様々なデータの取り扱い テキスト処理、画像認識、音声認識
DeepLearningの様々なモデル CNNと画像分類、CNNの応用、RNN、オートエンコーダ
最終発表 課題の最終発表
予備日 6/17(日) 13:00-17:00

カリキュラム備考

  • それぞれ、例題、演習を交え進める予定です
  • 講座内容は一部変更となる場合があります 
  • ​毎回の宿題と全8回の講座を通しての課題がありますので、トータル学習時間は50時間程度を想定しています
  • 講座以外の時間も、Slackにて担当講師、TAが疑問点を随時フォローします ​​* やむなく欠席される場合は、講座の動画を受講者限定でお渡しします
  • 詳細、ご不明点は、こちらからお問い合わせください → https://www.skillupai.com/question

受講対象者

  • データサイエンス領域(データ分析やAIなど)で活躍されたい方(キャリアを築きたい方)
  • 自社でデータサイエンス(AI)を活用されたい方(AIを使って、ビジネスバリューを出したい方)
  • AIプロジェクトの進め方を理解されたい方
  • AI案件のベンダーコントロールをしっかり行いたい方

講師

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白川 真一
横浜国立大学大学院環境情報学府博士課程後期修了。博士(工学)。株式会社富士通研究所研究員、青山学院大学理工学部助教、筑波大学システム情報系助教などを経て、2016年より横浜国立大学大学院環境情報研究院講師。機械学習やデータマイニング、進化計算といった人工知能分野の研究開発に従事している。大学では機械学習やコンピュータグラフィックスなどの講義を担当し教育にも力を入れている。

料金

100,000円(税抜き)この価格でのご提供最終期予定です。
領収書(法人様お申し込みで、必要な場合は、別途¥ 10,000(税抜)にて承ります)

金額に含まれてるもの

  • 講義講義(約16時間)
  • 復習用研修講義動画(講義修了後2週間まで)
  • 講義資料(Notebookなども含む)
  • 演習課題資料と提出確認フィードバック
  • 通し課題の中間発表、最終発表に対するコメント(実技テスト)
  • オンラインでの質問対応(講義修了後2週間まで)
  • 全日程修了後の機械学習に関する知識テスト(希望者のみ、JDLAのE資格対応)
  • ML修了証(期間内に合格した方のみ)

当日のお持物

ノートPC (wifi環境はございます)

当日までの事前学習・事前準備

お申込み後、メールにてご連絡いたします。

定員

15名 先着順

備考

  • 講義内容の撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
  • 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします。

領収書発行について

領収書はinfo@skillupai.comまでセミナータイトル名と領収書の宛名をご連絡ください。
但し書きは「セミナー代」となります。ご指定の但し書きが必要な場合はその旨もご連絡をお願い致します。

運営団体

https://www.skillupai.com/

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。

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