Python 機械学習ブートキャンプ(第3期)
2020/07/23(木)09:00
〜
2020/07/24(金)18:00
開催
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イベント内容
参加者は以下のアドレスへ Skype名を必ず送ってください。(7/20 12:00 まで)
ii.atsuhiko@gmail.com
メール送付の際は、必ず connpass のハンドル名を記載してください。
compassで登録しただけでは、Skype会議には参加できません。
Skype名を送付していただかなかった場合はキャンセルとみなします。
6月の第2期が定員に達しました、引き続き7月もブートキャンプを開催します。
4日間のプログラムを2日間に圧縮して開催します。(同日の午前と午後の部実施)
一般枠と聴講枠が10名になった時点で募集を締め切ります。
有料枠の方は、銀行振り込みをしていただきます。振込先は別途お伝えします。
一般枠の方には、ブートキャンプ実施期間中は、Skype チャットで自習を支援します。
一般枠の方には、ブートキャンプ終了後1か月間 Skype チャットで質問に答えます。
聴講枠の方は、ブートキャンプのみの参加となります。
無料枠は、一般枠・聴講枠が10名に達しない場合のみ参加していただけます。
有料枠を含めて申込者が10名を超えた場合は、無料枠の方は先着順で残りの枠に参加してもらいます。
無料枠は、Day1 のみの参加となります。
無料枠から、一般枠へのアップグレードもDay1終了後に可能です。
参加資格①:Anaconda Navigator で仮想環境を構築できること
参加資格②:Jupyter Notebook で Python の基本的なコードは書けること(Pandas, Numpy, Matplotlib等の基本の習得済)
Python の基本的な指導が必要なかたは、Cafetalk の私のレッスンを受講後にブートキャンプに参加してください(ブートキャンプは、今後も1-2か月に1回開催する予定です)
https://cafetalk.com/tutor/profile/?id=161643&lang=ja
<プログラム>
DAY-1: 7/23 (木) 9:00 - 12:00
- まず自力で全て一からコードを書いて、「Titanic」と「NYC taxi fair」の予想を Submission。
- 改良点をみんなで議論。→ DAY-2 につなげる。
- グループワーク:Kaggle の Notebook を検索して、分類か回帰かのいずれかのEDAを行う。→ 講義中に終わらないと思うので、1つか2つかの手法のみ。一般枠の人は、自習課題に。
DAY-2: 7/23 (木) 15:00 - 18:00
- 一般枠の人のEDAの発表。
- グループワーク:分類・回帰問題の改良 → 特徴量エンジニアリングはせずに、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの最適化に的を絞る。→ グループで Kaggle の順位を競い合う。
- Heart Disease のEDAのレクチャー(by 井伊 時間がなければ割愛してノートブック共有)
- 一般枠の人は自習でひたすら Kaggle のスコアアップを時間の許す範囲で行う。ただし特徴量エンジニアリングはしない。
DAY-3: 7/24(金) 9:00 - 12:00
- 一般枠の参加者のベストの順位の解法発表
- 特徴量エンジニアリング講義(by 井伊)
- グループワーク:ベストのアルゴリズムとハイパーパラメーターに固定して、特徴量エンジニアリング → グループで Kaggle の順位を競い合う。
- 一般枠の人は自習で、3日間で学習した手法を駆使して、ひたすら Kaggle のスコアアップを時間の許す範囲で行う。
DAY-4: 7/24(金) 15:00 - 18:00
- 一般枠の参加者のベストの順位の解法発表
- ディープラーニング画像分類の概要講義(by 井伊)
- サンプルコード(MLP, CNN) の実行とSubmission
- 一般枠の人は自習で、Kaggle の過去のノートブックを参照してスコアアップ → 後ほど井伊が添削
これから定期的に5つ短期集中イベントを開催します。全てのイベントにを一般枠で受講していただくと、自分で人工知能のモデルを作り、MVP (Minimum Viable Product) を作成して PoC (Proof of Concept) を行うことが出来るスキルが身に付きます。(無料枠はすべてDay1のみ参加可能)
① Python基礎ブートキャンプ
② Pythonデータ分析ワークショップ
③ Pyton機械学習ブートキャンプ
④ 深層学習ブートキャンプ
⑤ Webアプリ開発ワークショップ
注意事項
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※ 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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