※もし参加できない日程がございましても、後ほど動画と資料を配布いたしますのでご安心ください。

※資料や動画に視聴期限はありません。無期限で見ることが可能です。

※動画は当日の講義を撮影したものではなく、別途動画講座用に撮ったものを配布いたします。動画として見やすいよう、編集がされています。

日程

• 毎週日曜日、10:00〜13:00
  

タイトル	日程	内容
Day1	4月5日	回帰モデル・教師なし学習
Day2	4月12日	分類モデル
Day3	4月19日	モデルの改善
Day4	4月26日	ニューラルネットワーク

概要

本コースは株式会社AVILENが提供するE資格認定プログラムの基礎講座にあたります。

E資格とは、日本ディープラーニング協会が認定するAIエンジニアの資格です。
資格取得には協会が認定したプログラムのいずれかを受ける必要があり、最新の試験においてAVILENは認定プログラムの中でも突出した 合格率94.4% を達成しました！

今回開講する基礎コースは下記の5つです。

全てのコースをご受講する場合は、全部セットとしてお得な値段で販売しておりますので 機械学習のための基礎マスターコース からお申し込みください。（オンラインのみ）

• 【全5回】機械学習のための数学マスターコース
• 【全2回】機械学習のための統計学マスターコース
• 【全6回】機械学習のためのPythonマスターコース
• 【全4回】データ分析・機械学習マスターコース（※このページからお申し込みいただけます）
• 【全5回】ディープラーニングマスターコース

弊社のE資格認定プログラムについてはこちらでご案内しております。

• E資格認定プログラム

コース詳細

本コースはデータ分析・機械学習を習得するためのコースです。

なぜデータ分析・機械学習を学ぶのか？

近年、AIの急速な発展とビッグデータ市場の拡大を背景にデータサイエンスの需要が高まっています。

「データサイエンス」 とは簡単に言うと、データの分析手法に関する学問です。

データが溢れる現代において、「どのようにデータを分析するか？」「どのようにデータを活用するか？」 は重要な課題です。
データサイエンスの知識を身に着けることは、そのような課題に効率よくアプローチをすることを可能とします。

例えば、回転寿司チェーンのスシローは寿司皿にICカードを取り付けることで毎年10億件以上の様々なデータを取得しています。
そのデータをどのように売り上げ増加に活用できるのか、考えつくでしょうか？
それを的確に導けるのがデータサイエンスの知識を持った人材です。

データ分析や機械学習のようなデータサイエンスを学ぶことで、データ時代に活躍できるようになりましょう！

どのようにデータ分析・機械学習を学ぶのか？

本講座は4日間のプログラムを通じて、データ分析・機械学習を体系的に学んでいきます。

実用に使えるレベルでのデータ分析スキルを習得することを徹底的に考えてカリキュラムを構成しました。

コース内容は最先端の現場で働くデータサイエンティストが監修しており、その内容が高品質な講座であることはE資格合格率の高さによって裏付けされています。

データサイエンスに初めて触れる方にもオススメのコースです。

詳しいカリキュラムにつきましては下記をご覧ください！

※Python3を用いた実践を行いますので、Python3の基本文法は習得済みという前提で講義を進めます。

内容

Day1

目的：データ分析における基本的な回帰モデル・教師なし学習を、Pythonで実装できるようになります。

• 線形回帰、非線形回帰
• 正則化
• 次元削減
• クラスタリング

Day2

目的：機械学習でよく使われる5つの分類モデルを理解し、Pythonで実装できるようになります。

• 決定木
• ランダムフォレスト
• ロジスティック回帰
• SVM
• k近傍法
• 特徴量の可視化

Day3

目的：機械学習の実装中に遭遇しやすい問題を解決し、より高い精度のモデル作れるようになります。

• データのスケーリング
• ハイパーパラメータ最適化
• 過学習防止

Day4

目的：ニューラルネットワークの基本的な概念を理解し、モデルを実装できるようになります。

• ニューラルネットワークの前提知識
• 全結合ニューラルネットワーク
• 畳み込みニューラルネットワーク

※ 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。

こんな人にオススメ

• Pythonを用いた機械学習や深層学習に不慣れなので、演習を通じて慣れて行きたい方
• 正確な理論を知るだけでなく、使えるようになりたい方

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします。
また、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当日までに動作確認をお願いいたします。

• numpy
• matplotlib

また、講義はJupyter Notebookを用いて行いますので、インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です。

※インストールでお困りの方はcontact@avilen.co.jpまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。

講師

• Day1~4

岡本秀明
大学院にて機械学習を用いた胃癌の自動診断に関する研究に従事。医療画像診断、半導体欠陥検出、衛星画像解析など様々なAIプロジェクトに携わる。メーカー研究所、大手通信、外資ITにて研究開発やコンサルティングの経験があり、人とAIとの協創に関心がある。

事前銀行振込について

contact@avilen.co.jpまで、下記情報を記載の上、メールをお願いします。

・お名前
・ご希望の講座名
・その他

• 前日18:00までに振り込みが確認できない場合、キャンセル扱いとなります。

請求書・領収書が必要な方へ

【Stripeで事前決済の方】
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。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypal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。

【上記以外で請求書・領収書発行をご希望の方】
contact@avilen.co.jpまで、下記情報を記載の上、メールをお願いします。折り返しこちらから、ご連絡いただいたアドレスまで振込先をお知らせいたしますので、講座の前日18:00までにお振り込みをお願いいたします。
お振込みが確認できない場合、キャンセル扱いとなりますので、十分にご注意ください。

・宛名
・ご希望の講座名
・ご担当者名（必要であれば）
・件名（希望なければ「セミナー受講料」、別途細目は記載あり）
・その他(ご質問やご要望など)

受付・入場時間

開始の10分前から入場が可能になります。
※お待ちいただく場所がございませんので、早く着きすぎることのないようにお気を付けください。また、開始の5分前までのご入場にご協力をお願いいたします。
※途中参加も可能です。その際、事前連絡は不要です。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。
初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

お問い合わせ

• メールでのお問い合わせは、contact@avilen.co.jp　までご連絡ください。
• こちらで⇨LINE公式アカウントからもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE公式アカウント（推奨）にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

全人類がわかる統計学とは

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。
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。