~あなたもなれるデータサイエンティスト~

機械学習講座

概要

私達の地球を取り巻く生態系が大きく変わってしまいました。 生態系の一部であるウイルス達もこの環境下で生き抜く必要があります。従ってウイルスがただの風邪で済まされるものでなく、変容して生き延びてウイズコロナ(with corona)の時代となっています。

学校や職場等が感染病で閉鎖したことを考えると今後の仕事に不安が募ります。これからはインターネットを介して従事する仕事へパラダイムシフトするといわれています。又ビジネス環境も変化し、限定された資源(人、物、金、時間、情報等)を如何に効率よく利用し最大の成果を得ることが今後のビジネスの課題と考えられています。これらの根幹をなすものがデータであり、いかに必要なデータを収集して解析、予測などを行えるかが重要な鍵となってきました。この課題解決の役割を担う方がデータサイエンティストとなります。

そこで【あなたもなれるデータサイエンティスト「機械学習講座」】はこれらの役割を担う人を育てます。

この機会に是非とも皆様が機械学習のスキルを習得してデータサイエンティストの道を進まれることをお勧め致します。

「機械学習講座」の全体構成と学習方法

データサイエンストになりたいと思っても、一体全体何から始めればいいの?と思うかもしれません。当講座はディープラーニング科の講座5として位置付けられており、「機械学習講座」となっています。この講座名は機械学習講座としてAI/機械学習の基礎(学科)を学び、新規にこの分野に入ってきた方でも全体構成がわかるように配慮されております。AI/機械学習としているのは機械学習をも含んだ呼称をAI としているところにあります。つまり機械学習だけでなくAI 全体からデータサイエンティストとして機械学習を学びます。次にAI全般的な視野で数学を学び、今後出てくる関連のある基礎数学を学んでいきます。

その後に機械学習で一番多く使われているパイソン言語文法の学科と演習を行います。就職する場合にはここで作品として自力でシステムを開発してポートフォーリオ(作品)を完成させることが望ましいと考えられます。更にこの講座でお勧めしているPythonエンジニア認定基礎試験とディープラーニングG検定に合格することを目標に学習を進めるとよいでしょう。

「機械学習講座」学習内容のスキル・アップ

学習成果を達成するために以下の方法でスキル・アップを目指しています。

「機械学習講座」学習スケジュール

学習成果を達成するために以下のスケジュールで三冊のテキストを用いて全16回の約3 か月でのスキル・アップを目指しています。尚、資格試験は必須ではありませんので、受講生のご希望や目標に沿って設定してください。

講座日程

こんな方におすすめ

• 現在は特に技術を持っていないが、ここで技術を習得して生涯の仕事にしたい方
• 従来の仕事(例えば接客業等)に不安を感じ、新たな仕事分野に挑戦したい人
• 定型業務に飽き飽きして 、もっと創造的な仕事をしてみたい方
• 今後コンピュータに置き換わってしまうと予測される仕事分野から早期に撤退し、その対策として機械学習を学び準備したい人
• プログラミングを学びたいがどの言語が良いか迷っている人に機械学習やクラウドで大活躍のPython が最適な言語としてお勧めします
• 膨大なビッグ・データを収集、整理、解析を行い、現状把握や未来予測等を行うデータ・サイエンティストになりたい人
• 限られている資源(人、もの、金/資産、時間、情報等)で最大の結果をもたらしたいと願っている人
• 将来、機械学習のシステム・エンジニアとして自動運転、画像認識、音響処理、言語処理やロボット開発などで活躍したい人
• 介護、医療等の分野で機械学習を適用してみたいが、その方法がわからない人
• 機械学習などの分野で起業を志している人

持ち物

・ご自身のノートPC
　　　OS：Windows10
　　　8GB以上のRAMを搭載していること（必須ではないですが，あったほうが良いです）
　　・インターネット接続環境
　　・Google アカウント
※実行環境にGoogle Cloud Platform (GAE)のサービスを使用します。
※PCがない場合は教室のデスクトップPCが利用できますが、授業間で開発環境の維持ができませんのでお持ち込みいただく形を推奨しております。それでも教室PCを利用されたい方はお申し込み時にPC貸出希望とご記入ください。

・事前に以下のテキストをご購入下さい。テキスト１・２・３がないと本講座はご受講いただけません。
★テキスト1: 石川 聡彦 (著)「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」
★テキスト2: 浅川 伸一, 江間 有沙他 (著)「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」
★テキスト3: 松浦健一郎、他 (著)「わかるPython[決定版]」SB Creative刊
※テキストは書籍・電子書籍どちらでも構いません。

【参考】その他機械学習講座を学ぶ上で参考となる書籍
参考書1: Bill Lubanovic (著)「入門Python3」O’Reilly刊
参考書2: 東京大学教養学部統計学教室編 (著)「統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) 」
※こちらは必須ではありませんので必要に応じてご購入ください。

参加費

今回の募集は、この講座についての無料説明会を開催です。

＜＜この講座に参加する場合の受講料＞＞
120,000円(税別)
※参考書は事前に各自でご用意いただきますのでご注意ください。

最少催行人数

2名に満たない場合は、開催を中止させていただきます。

注意事項

※ 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。
※ 無断キャンセル・欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございますのでご了承ください。