データサイエンス基礎講座 2017 <超速習編> [2017年8月25日(金)・26日(土)・29日(火)(全3回)]

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。

8月25日(金)【1日目】

19:00~20:00(60分)

1限目:機械学習って結局なんなの?

  • 機械学習とは
  • 統計学との違い
  • ビジネス適用事例紹介
20:00~21:00(60分)

事例研究講演

「BIG DATAと複数分野の科学的知見を利用した人間行動の推察とその活性化施策化」

メインテーマ  モチベーションを上げるための情報活用、Web情報抽出技術、その他

本講演では、データ分析および機械学習の学習から実用までのプロセスについて理解を深めていただくことを目的として、

  1. データ分析の人材育成プログラム
  2. 機械学習の習得に適したソフトウェア
  3. 機械学習に必要なデータを収集する技術
  4. 機械学習によるパーソナライゼーションの研究事例

の4点について、講演者の教育活動および研究活動を通してご紹介をいたします。

講師
坂本 一憲

国立情報学研究所

アーキテクチャ科学研究系

助教

坂本 一憲(かずのり)

略歴

経産省およびIPA未踏スーパークリエーター。 ソフトウェア工学およびプログラミング教育が専門で、現場の役に立つ実用的な研究を目指す。文科省の教育プロジェクトenPiTの教員として、4年以上に渡りビッグデータ分析技術を活用したハッカソンイベントである BIG data programming CHAllengeを主催。

21:00~21:30 質疑応答&懇親会

8月26日(土)【2日目】

9:00~10:30(90分)

3限目:<エクセルでニューラルネットワークを実装して見よう!>:演習

  • 回帰分析
  • ニューラルネット
  • 勾配降下法
10:30~12:00(90分)

4限目:<Pythonを使ったプログラミング超入門>:演習

  • Pythonの演習
13:00~14:30(90分)

5限目:<一番大変なのは前処理!Pandasを使ったデータ前処理入門>:演習

  • データ集計
  • データの可視化
  • モデリング/マイニング
14:30~16:00(90分)

6限目:<scikit learnを使って不動産価格の予測モデルを作ろう!>:演習

  • ビジネスシーンの想定
  • 実習
16:00~17:30(90分)

7限目:<さらに学習するために!機械学習アルゴリズム超速習>

  • 演習
  • まとめ
17:30~18:00 質疑応答

8月29日(火)【3日目】

19:00~20:30(90分)

特別講演

事例研究/スマートAIアプリケーションの将来

講演概要

IBM Watson を使ってコーディングレスでチャットボットを作る

講師

日本アイ・ビー・エム株式会社

Digital Business Group
事業企画

加藤典子

20:30~20:45 質疑応答

【留意事項】
講義/演習の実施進行の遅速に拠り、授業時間構成に変更がある場合があります。ご了承下さい。