本セミナーは満席となりましたので、登録受付を終了しました。
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。
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基礎講座として実施してまいりました。
現在、「R:演習編」、「Python編」、「Microsoft Azure MachineLearning編」、「IBM Watson―アプリケーション編」など多くのタイプの授業を実施しております。
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、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、毎回・満席の活況を呈しています。
今回、2017年5月度は、ディープラーニングの理論とPython/Javaを使った演習で学べる「データサイエンス基礎講座<ディープラーニング編>を実施いたします。
※通常の「データサイエンス基礎講座」とは異なり、各種スキル・経験を要する「中級編」として実施いたします。受講対象の要件を参照の上、受講を希望下さい。
まず、ディープラーニングの基本であるパーセプトロンやロジスティック回帰の理論をはじめ、多層パーセプトロン、畳込みニューラルネットワーク、Dropout、Batch Normalizationなどなど、ディープラーニングを導入していくうえで不可欠な手法を平易に解説いたします。
理論だけでなく、PythonやJavaでのスクラッチによる実装とライブラリを用いての実装の比較や演習を行うことで、理解をより深めることを目指します。
また、昨今の自然言語処理分野で用いられているリカレントニューラルネットワーク、LSTMなど、ディープラーニングの研究が活発な分野・課題・可能性などについても紹介いたします。
講師には、東京大学で現在、学生・院生等に最先端の「ディープラーニング」を教導するとともに、ITを活用した医療系スタートアップ企業で最高技術責任者を務めるスーパーエンジニア「巣籠 悠輔(すごもり ゆうすけ)」氏を迎えます。
自著の「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)」の内容をベースにしながらも、受講者の皆さまとも講義・演習だけではなく、ディープラーニングのビジネスへの応用・可能性、不可能性などについても大いに質疑・議論をしていただけることを期待しております。
既に、データ分析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、応用できる素養を身に付ける場として利用下さい。
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。
- 今回授業の特徴
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- Python/Javaによる実装演習
- ディープラーニングの基礎理論を演習と講義を通じて理解を図る
- 全4回。すべて就業後に参加し易い午後7時から授業を開始(1回:120分)
- 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
※昨年及び前回実施した『データサイエンス基礎講座』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致します。
開催概要
セミナー名 |
データサイエンス基礎講座2017<ディープラーニング編>
~ディープラーニングの理論と実践を学べ!~ |
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日時 |
全4日間 |
会場 |
東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F
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主催 |
株式会社インプレス
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協力 |
株式会社情報医療
フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
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参加対象 |
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受講料 |
早割:9万8,000円(税込) ※2017年4月21日(金)までのお申し込み分
通常:12万8,000円(税込) |
参加特典 | |
お問い合わせ先 | |
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2017年4月24日(月)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
- 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 / java が実行できるならば問題ありません) - ネットワーク環境: 要ネットワーク