データサイエンス基礎講座2019＜ディープラーニング基礎編・応用編＞ データサイエンス基礎講座2019＜ディープラーニング基礎編・応用編＞

2019年度（8月27日、30日）は、従来実施している「ディープラーニング（DNN）基礎理論と実装編」に新たに内容等を拡充させシリーズ化を図り、その第2弾として、「データサイエンス基礎講座2019＜明治大学 櫻井 義尚 先生の『完全版!! ディープラーニングの基本機能・理論の解説と実装編』＞」として実施いたします。

今回のディープラーニング（DNN）講座では、全2日にわたり講義・演習時間を十分費やすとともに、機械学習初級者からを対象に、機械学習の基本からDNNの基礎理論の詳解と、手を動かしながらの実装を通してDNNの理解を目指します。
加えて、DNN活用に必須である効果的なデータ収集の実施策の説明、企業経営に如何に機械学習/DNNを活用すべきかを、「データ経営」の観点から著名経営コンサルタントからの特別講演も設け、機械学習/DNNの技術・活用法を包括的に教導いたします。
講義・演習指導・ワークショップをメインに、DNNの基本的な機能・特徴を手を動かしながら習得するともに、エンタープライズ用ITシステムとの相乗及び効果的活用方法の知見を学ぶ事を目的といたします。

DNNに注目が集まり、利用分野も拡大していますが、その構造・機能を理解する為には、複雑なアルゴリズム・微分や線形代数等の高度な数学的素養とIT稼働環境の理解が欠かせません。数理モデル/学習アルゴリズム、ニューラルネットワークの学習規則、多層ニューラルネットワークなど基本機能・理論を易しく解説・教示致します。更に、Pythonを利用して手を動かしながら、データフロープログラムにTensorFlowを利用して、ネットワークの設計・学習・識別/分析等のDNNプログラミングを学ぶ事で、腑落ちできるようなDNNの理解を目指します。

  • ※あくまでも授業カリキュラムに沿った教導のポイントの概要です。進行スケジュール及び進行遅速により変更がありますのでご了承下さい。

メイン講師には、最先端の機械学習に精通する明治大学 総合数理学部ネットワークデザイン学科 専任准教授 博士 (工学）櫻井 義尚（さくらい よしたか）氏が担います。明治大学中野キャンパスで、AI、ディープラーニング、テキストマイニングなどを活用して「人の意志決定をデータに基づいて分析・サポートする機械学習システム全般」に関する研究を行っています。併せて、2015 年 1 月から女性研究者支援の一環として運用している「研究サポーター制度」を活用したことをきっかけにして、大学と研究分野の枠を超えた "文理融合" の共同研究を本格的にスタートさせ、『テーマパークにおけるホスピタリティ』 を学ぶ西武文理大学の学生たちと共に、日本のサービス産業のイノベーションに貢献するための研究にも取り組んでいます。同氏の専門分野の先端知識を縦横に活かしていただきながら、熱血の授業を展開いたします。

また、特別講演には、株式会社アカウンティング アドバイザリー　マネージングディレクター/公認会計士 櫻田 修一（さくらだ　しゅういち） 氏を迎えます。1985年に大手会計コンサルタント企業に入所以来、数々の業務支援の重責を担うと共に、経営・業務改革コンサルティングおよびERPシステム導入コンサルティング、プロジェクトマネジメントを手がけた経験を有しています。現在は、デジタル・テクノロジーの進歩により財務・経理人材は何処を目指すべきか、という視点からAI・ロボテックスに取り組み、日本CFO協会主任研究委員も務めています。同氏の豊富な経験・知見をベースに、データ経営及びビジネス視点からのDNN活用に必要な適格な指導・アドバイスをしていただきます。

  • ※講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。

既に、機械学習/AIプロジェクトに参加しているマネージャー/ディレクター・クラスの方は勿論、初めての同プロダクトへ参加しているスタッフの方など幅広い階層の方々が、本講座を通じ「機械学習/ディープラーニング」への理解を深め、ビジネスへ応用できる素養を身に付ける場として利用下さい。
機械学習/AIプロジェクト、データ分析業務・IT活用部署だけではなく、ビジネスにデータ分析を活かしたい新規事業部門等、多くの部門・多くの皆様のご参加を心よりお待ちしております。

また、「最後の方も演習できる時間があれば良かったです」・「内容が盛りだくさんで欲を言えば、あと1時間あると良かった」との声を、受講者の皆さまから多数いただいている事から、今回は授業の進行に応じ授業時間の延長を予定しています。

  • ※予定定刻以降の帰社・帰宅は自由です。
今回授業の特徴
  • 「DNN（データフロープログラム：TensorFlow、利用言語：Python）」を実際に手で動かし、講義・ハンズオン基本理論と特徴・機能の理解を図る
  • 「ビジネス視点で如何にDNNを活用すべきか」の特別講演を実施。テクノロジー視点に加えて、データ経営・ビジネス視点からの利用も考察できるよう企画
  • 高等数学や機械学習についての深い知識・経験を必ずしも有する事無く、機械学習の基礎からDNNの本質までを幅広く学べるよう授業内容・構成、受講者のレベル等に合わせて2日間にわたる密度の濃い授業構成として工夫
  • 他の同様なタイプの授業よりも適正な価格（受講料、書籍、テキスト代含）な受講料で実現
  • ※昨年及び前回実施した『データサイエンス基礎講座』シリーズを受講された方も、知識の再整理・復習の意も含め再受講をお薦めいたします。

インプレス・セミナーについて

インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目し、2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月から「データサイエンス講座」として実施してまいりました。

現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ 」など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。
特に「データサイエンス基礎講座」シリーズは、「機械学習・ディープラーニングの為の数学基礎編」、「数学知識ゼロ・プログラミング経験ナシ、から始める機械学習編」、「R演習/実践編」、「Python演習/実践編」、「機械学習・クラウド利用編（Microsoft Azure）」、「ディープラーニング編（「理論と実装」、「応用編（IoT、データマイニング/テキストマイニング）」、「IBM Watson-アプリ開発力養成編」など、幅広いラインアップを実施して来ています。
データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、延べ1,000名以上の方々に受講いただき、高い評価を得ています。