2018年12月の「データサイエンス基礎講座2018」は、「データマイニング/テキストマイニング」を簡潔に概説・演習・把握し、その深化した利用としてディープラーニングを実際に操作し、その効果を検証する「データサイエンス基礎講座2018【データマイニング/テキストマイニング＋ディープラーニング（DNN）：ビジネス利用演習編】」を実施いたします。

講師には、2018年6月に実施した「データサイエンス基礎講座【最適化編】」で、受講生から高い評価を得た株式会社NTTデータ数理システムに、再び登壇いただきます。
1982年の創立以来、数理科学とコンピュータサイエンスを利用して、常に最先端・高品質な技術・サービスを提供して来た同社が、独自開発した分析ツール群を利用して、IT/プログラミング経験が浅い方にも理解できるような授業を展開していただきます。

授業の構成は、まず最初に、「ディープラーニングのビジネスへの活用」という観点からの講義と、今回の授業のコアとなるディープラーニングプロダクト「 AutoDL（画像判別を主な目的とした、深層学習ソリューション）」、「 Deep Learner（データマイニングツールやテキストマイニングツールとの連係が可能なソフトウェア）」（同社・開発/販売）の解説をいたします。
2限目は、演習・製品利用の基底となる「統計・データサイエンス・機械学習」の違いや要点、その理論・アルゴリズムについての講義・解説を行います。合わせて、「R」や同社製品の「Visual Mining Studio / Text Mining Studio / Visual R Platform」のデモを利用し、可視化する事で、ディープラーニング等を支える数学的・統計的な知識をより分かり易く説明いたします。
3限目と4限目は、＜データマイニング/テキストマイニング＞とディープラーニング（Deep Learner）の連携利用を実際にハンズ・オンを通じて体験していただきます。
授業を通じて、従来の分析業務から、更に深い予測・高度な検証等を体感していただくともに、ビジネスへの活用のヒントが得られるような構成となっております。

授業を通じて、ディープラーニングの肝を習得できる事に加え、データマイニング/テキストマイニングの基礎についても学べる構成といたしました。
だた、新技術の取得だけでは無く、統計・機械学習の数学的理論の解説、AI・機械学習を導入し、成功するプロジェクトの進め方（成功までの道筋、技術的な取り組み方法、成熟のさせ方、業務を意識したプロジェクトの進め方）を体得できるよう考慮しております。

※授業の構成内容・進行スジュールは、進行状況により変更がある可能性がありますのでご了承下さい。

　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、基本は1時限について、午後7時から午後9時（2時間）の授業時間ですが、今回は授業の進行に応じ午後9時30分まで、授業時間の延長を予定しています。
※午後9時以降の帰社・帰宅は自由です。

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。
充実した内容の授業構成となっておりますので、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。

※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いたします。