【Forbes Asia 30 Under 30に選ばれた!】機械学習を東大松尾研の招聘講師でAmazonベストセラー本著者の最高の講師から体系的に学べる機械学習講座

2018/09/07(金)19:30 〜 21:30 開催
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イベント内容

【人工知能を本気で仕事にしたい方向けスクール、無料で学べる可能性あり】

【概要】

■『Forbes Japan 30 Under』と『 30Forbes Asia 30 Under 30』の両方に選ばれた最高の講師

Amazonベストセラー本『詳解ディープラーニング』の著者であり、東大の招聘講師、そして元Gunosy、GoogleNYで現在は医療系企業のCTOでもある巣籠氏が講師!前回も満席につきお申し込みはお早めに!

当講座では、機械学習のアルゴリズムやPython、ライブラリによる実装だけでなく、データの前処理やパラメーターチューニングなど、機械学習に関わるすべての工程を4ヶ月にわたって実務レベルになるまで体系的に学び、講座終了時には、その後も使えるオリジナルのAIモデルの開発も行います。



AIジョブカレ機械学習講座の5つの特徴

1.他社と比べて圧倒的低価格

2.講師が実務経験豊富なので、事例がたくさん聞ける

3.学んだことを活かせる未経験でも受け入れ可能な仕事を紹介、決定で受講料全額キャッシュバック

4.充実のサポート体制(講座の合間でSlackで無制限に質問でき、もくもく会の場も提供)

5.カリキュラムに自信ありますので、講座に満足しなければ、初回講座から1週間以内なら全額返金




機械学習に関するライブラリはたくさん出てきていますが、きちんと説明ができなければ話が進みませんし、イレギュラーにも対応できないと現実的には使えません。
この講座できっちりとアルゴリズムとモデルをはじめ、前処理やチューニング方法までできるようになり、本当に実務で使えるようになっていただけたら幸いです。





【対象者】


・エンジニア出身者(現在、過去問わずプログラミング経験者)

・マーケティング出身者(分析経験者、SQLの知見あれば尚良し)

※経験年数半年以上が目安。学生でプログラミングを学んだ方や理数系出身者も参加可能です。





【講師プロフィール】


巣籠 悠輔




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【講師略歴】


Gunosy、READYFOR創業メンバー、電通・Google NY支社に勤務後、株式会社情報医療を共同創業。医療分野での人工知能活用を目指す。東京大学招聘講師。『Forbes Japan 30 Under 30』『Forbes Asia 30 Under 30』に選ばれる。



■著作

・詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

・Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)

・Java Deep Learning Essentials (日本語版の原本)




【カリキュラム】


Day.1 9月7日(金)


機械学習概論

最終(開発)課題の説明



Day.2 9月 21日 (金)

教師あり学習(分類)

アルゴリズムの考え方と実装・評価



Day.3 10月 5日 (金)

教師あり学習(回帰)

アルゴリズムの考え方と実装・評価



Day.4 10月 19日 (金)

データ前処理

次元圧縮



Day.5 11月 2日 (金)

模擬演習

前伊処理~実装・報告書作成の演習



Day.6 11月 16日 (金)

モデルのパフォーマンスチューニング

インバランスデータへの対応など



Day.7 11月 30日 (金)

教師なし学習

DAY5の予測結果プロファイル分析



Day.8 12月 14日(金)


開発課題提出・知識テスト

技術テスト・優秀者の表彰





【値段】


100,000円(税抜き)


お支払方法は銀行振込 or Paypal

★動画受講の受付を開始いたしました

当講座は東京や大阪等AIジョブカレの開催地以外からのお申込みが多数ありましたので、次期より動画受講を展開いたします。

動画受講をご希望の場合は、下記概要をご確認の上、フォームより動画受講を選択いただきお申込みください。


・講義翌日より3営業日以内にYoutubeにて配信

・Slackにて講座資料や質問も可能


【動画受講の値段】

対面講義(@教室)より20%引き

80,000円(税抜)



※カリキュラム及び内容は実務経験豊富なエキスパートが作成した自信作につき、満足できなければ全額返金します!

※弊社経由でお仕事決定した場合、受講料全額キャッシュバック!


【内容詳細&お申込フォーム】


当スクールには事前申込が必要です。ご希望の方は下記リンクより内容確認の上お申込ください。

※お申込みは必ず下記サイトよりお願いします。

当イベントページでは本申し込みとはなりませんので、
ご注意ください。



https://www.aijobcolle.com
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