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＞ 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＞

開催概要

セミナー名 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＞
～Pythonで学ぶ機械学習・ニューラルネットの理論と実装～
日時 2019年8月27日（火）10:00～18:00（受付開始 09：30）
会場

明治大学　駿河台キャンパス　リバティタワー7階　1075教室

東京都千代田区神田駿河台1-1

  • JR中央線・総武線　
    御茶ノ水駅（駅番号：JC03・JB18）下車徒歩約3分
  • 東京メトロ丸ノ内線　
    御茶ノ水駅（駅番号：M20）下車徒歩約3分
  • 東京メトロ千代田線　
    新御茶ノ水駅（駅番号：C12）下車徒歩約5分
  • 都営地下鉄三田線・新宿線、東京メトロ半蔵門線　
    神保町駅（駅番号：I10・S06・Z07）下車徒歩約5分
主催 株式会社インプレス
協力 明治大学　総合数理学部　ネットワークデザイン学科　櫻井研究室
特別協力 株式会社アカウンティング　アドバイザリー
フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
参加対象 【受講対象】
  • 機械学習/DNN/AIのビジネス活用を検討している方
  • ユーザ企業のシステム企画・開発部門・新規事業部門、データ戦略部門、調査部門
  • サービスプロバイダー/ITベンダー等
  • 機械学習/AIのテーマで業務をはじめる、もしくは同テーマに初心者の方 （始めたいが何から始めればいいかわからない方等）
  • 機械学習/ビジネスアナリティクス/データアナリティクス/AIの業務に、既に従事している方
  • または、上記テーマで各種の処理・業務をしているが、今後、その利用を広げたいと考えている方
  • 上記テーマに関心のある方

【受講に際しての留意事項】
  • ※大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している
  • ※Python/R/Javaの基本文法を経験/勉強した事がある
  • ※統計/機械学習について勉強または経験した事がある
  • ※上記の数学的知識・テクノロジー経験等を事前に予習して受講に臨める方、上記要件を満たす方の受講を推奨
受講料 86,400円（税込）
お問い合わせ先

株式会社インプレス 基礎講座シリーズ 事務局

E-mail：jimukyoku@impress.co.jp

受付時間　10:00～18:00（土・日・祝日を除く）
定員 30名（最少開講人数15名）
  • ※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。

注意事項

  • 最少開講人数15名となります。
  • 受講票は2019年8月9日（金）以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
  • 応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
  • 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。
  • 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

重要：利用ソフト、持参PC等、機器について

  • 受講時には、PCを持参・利用下さい
  • 受講生には、改めて環境設定方法等をメール等でご連絡いたします
  • PCでの演習時の機種・環境設定等は、ご自身の責任において行っていただきます

  • ※ハードウェア： プロセッサ2.6GHz推奨
  • ※稼働OS： UNIX, Linux 推奨（Windowsでも python が実行できるならば問題はありません）
  • ※ネットワーク環境： 要ネットワーク
  • ※事前に演習環境のテストデータ等の送付・ソフトウエアのインストール方法の資料を配布いたします（予定）。

タイムテーブル

8月27日（火）

10:00～18:00（480分） 【概要・講義・演習指導】

人工知能と機械学習

  • 機械学習とはなにか？
  • 機械学習の分類とDNN

機械学習システムを作るには

  • 機械学習、分析のためのツール
  • 機械学習システム構築のプロセス

Pythonによる機械学習プログラミング

  • Pythonプログラミング
  • 機械学習ライブラリscikit-learnを用いたプログラム
  • 回帰、分類
  • 線形回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシーン

モデルを評価する

  • モデルの選択
  • パラメータと学習
  • 過学習と汎化性能
  • 汎化性能の評価（クロスバリデーション）
  • ハイパーパラメータ

ニューラルネットワーク入門

  • パーセプトロン
  • ロジスティック回帰
  • 多層パーセプトロンMLP
  • ニューラルネットワークの学習規則、バックプロパゲーション
  • ディープラーニングとはなにか？

まとめ、質疑応答

  • ※講義・演習指導の60分から120分前後で、随時の休息が入ります。
18:00～19:00（60分） 特別講演

機械学習/DNNのビジネスへの活用のために：
『すべての基盤は、データ経営の確立から』


<講師>
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

【講演ポイント】
  • 今何故、日本企業にデータ経営が求められているのか
  • 経営に必要にデータとは～CFOの視点
  • 機械学習/DNNの活用領域
  • データ収集・処理・提供のための情報基盤の整備
19:00～20:00（60分） 懇親会
  • ※授業内容・授業時間については、授業進行の状況で内容・遅速の変更がある可能性があります。あらかじめご了承下さい。
  • ※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。