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機械学習入門速習会（説明会兼第1回）
～はじめての機械学習。Pythonで動かしてみる～

【こんな方にお薦めです】

● 「機械学習って何？」「ディープラーニングと何が違うの？」という方

● ちょっと試しに機械学習やってみたいという方

● PythonやNumpy等ライブラリを触ったことくらいはあるという方

● 非エンジニア、経験ゼロからPythonの勉強を始めて1年で日本ディープラーニング協会のE資格（エンジニア）を取得した人の勉強法を学びたい方

【こんな方にはお薦めできません】

● まったくプログラミングをやったことがない方（本コースではコーディングの詳細には触れませんので、Pythonを触ったことがない方には厳しいかもしれません）

● 日常的に業務で機械学習を使用している方（本コースは初心者向けです）

● Pythonやライブラリの詳細をマスターしたい方（本コースはコーディングよりも機械学習を理解することを目指します）

● 機械学習の数学・理論を勉強したい方（本コースは実践重視ですので、数学的なことは深く追究しません）

【ナビゲーター】

藤村慎也　

インプロ・グループ株式会社　代表

経営コンサルタントとしてのキャリアを歩むも、あるとき将来設計を考え直し、一念発起してデータサイエンスの勉強を開始。仕事しながら効率的に勉強し、1年後に日本ディープラーニング協会が初めて実施したE資格（エンジニア）試験に合格。その後 Udacity というアメリカのオンライン教育プログラムで「自動運転ソフトウェアエンジニア」コース修了。日本ディープラーニング協会エンジニア資格（E資格）2018取得者。若手エンジニア向けのソフトウェア企業研修の経験もあり

【概要】

本会は勉強会です。講師が生徒に教えるという形式ではなく、参加者による学びあいの場です。毎回、ナビゲーターが解説をしたのちに、実際に皆さんでコードを書いて実行してみます。とにかくやってみることを重視し、ポイントだけ押さえて最低限の知識が得られるようにします。ナビゲーター自身も皆さんと一緒に勉強しながら進めたいと思います。質問に答えられるとは限りませんので、予めご了承ください。

また、全ての回に参加する必要はありません。必要なところ1回だけでも大丈夫です。お気軽にご参加くださいませ～。

（目標）
今後、自分で機械学習を勉強していけるようになることを目指します。


（参考書）

「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」塚本邦尊、山田典一、大澤文孝

「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」寺田学、辻真吾、鈴木たかのり、福島真太朗

「Python データサイエンスハンドブック」Jake VanderPlas著、菊池彰訳　オライリー・ジャパン


（持参物）
各自PCをご用意ください。タブレットやスマホでの動作確認はしておりません。また、事前に Anaconda をインストールしておいていただけるとスムーズかと思います。Google Colaboratoryでも結構です。

【説明会兼第1回の日時・場所等】

日程：10月1日（木）19時30分～21時

場所：Zoom　※参加者にのみURLをお知らせします。当日19時までにはconnpassのメッセージを通じてご連絡します。ご自身のメールアドレスをチェックするのを忘れないでください。
参加費：無料

【皆様へのメッセージ】

カジュアルに、要点を絞ってゆっくり進めたいと思います。お気軽にご参加ください。

【予定（仮）】

第1回（10月1日）：教師あり学習（回帰）

第2回（10月8日）：教師あり学習（決定木、k近傍法、サポートベクターマシン）、教師なし学習

第3回（10月22日）：教師なし学習（クラスタリング、主成分分析他）

第4回（10月29日）：モデルの検証方法、チューニング

※その後様子を見つつ、ディープラーニング等も検討したいと思います。

【その他注意事項】

● 当日は画像撮影をさせていただくことがございます。インプロ・グループの宣伝活動の一環として、SNSやウェブサイト等で公開される可能性がございます。写りたくない方は予めお知らせいただくか、ビデオをオフにして参加くださいませ。

● 参加者の皆様による録画・録音・写真撮影・スクリーンショット等の行為はお断りします。

● 最少催行人員数は5名とさせていただきます。申込数が5名未満の場合は中止させていただく可能性がございますので、予めご了承ください。なお募集は connpass でも行っています。

● メールアドレス等、お預かりする個人情報につきましては、「個人情報の取扱に関する規約」を定め適切に管理しております。規約の詳細は以下のサイトでご確認ください。

http://inprogroup.jp/privacypolicy/index.html