Python 機械学習 セミナー

サイトマップサイトマップ よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス リンクリンク
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
ライブ配信
8月
9月
10月
11月〜

化学・電気系 その他各分野
ライブ配信
8月
9月
10月
11月〜
出版物出版物
新刊図書新刊図書 月刊 化学物質管理Gmpeople
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
電子書籍・学習ソフトDVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2020/7/30更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  


Python 機械学習 セミナー

★20名限定:Zoomウェビナー×Pythonハンズオン

Pythonを使って学ぶ機械学習
〜Zoomオンライン・ハンズオンセミナー〜

講師

フューチャーブリッジパートナーズ(株)
 代表取締役 博士(情報理工学) 長橋 賢吾 先生

講師紹介

慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士(情報理工学)。英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券(現、シティグループ証券)にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして従事したのち2009年3月、フューチャーブリッジパートナーズ(株)設立。コンサルティング業務の傍ら、統計やデータ分析、機械学習をテーマにした、RやPythonによる実演習つきセミナー講師を多数務め、毎回好評を博している。著書多数。

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年9月10日(木) 10:30-16:30
●会場  会場での講義は行いません。
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイントなど

*本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
 (下記ご確認の上、お申込み下さい)。

・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
 *PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。

・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら

*Zoomアプリのインストールをしないブラウザからのご参加テストもこちらから可能です
*Skypeなど別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。

 ・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
    →参加方法はこちら

・本講座の配布資料は、PDFにてご送付申し上げます。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
req@johokiko.co.jp

*先着20名限定とさせて頂きます。
※定員に達し次第、申込を締め切らせて頂きます。お申込はお早めに。


■講師からセミナーに際して
 現場で機械学習を応用するというケースでもっとも広く利用されているのがPythonです。本セミナーでは、Pythonでのプログラミングをベースとして機械学習の背景にある理論や特徴を解説しながら演習を進めます。

■受講対象者
・Pythonを実際に動かしてみたい方
・Pythonを用いて、機械学習・ディープラーニングの領域に進もうとお考えの方
 *業種・業界は不問とします。

■受講して得られる知見、情報
・機械学習の基礎、概要
・Python の初歩、基礎知識、特徴
・Python の導入方法、具体的な取扱い方、よくあるトラブルとその対策 など

▽過去の同講師セミナー受講者の声(アンケート)
「広く機械学習について学べたので良かった」(生産技術・システム開発)
「この分野の概要をつかむのに適したセミナーだと思った」(AIシステム開発)
「今後の勉強の足掛かりになりました」(人工知能関連サービス開発)

■PC実習(ハンズオン)に関して
・Google Colaboratory を利用します。
・インターネットブラウザ:Google Chromeの最新版を推奨します。
 JavaScriptおよびCookieが利用可能な状態にしておいてください。

セミナー内容

1.今さら聞けない機械学習の初歩
 1.1 機械学習とは?
 1.2 教師あり学習と教師なし学習の違いは?
 1.3 よい教師データと悪い教師データとは?
 1.4 機械学習ができること〜機械学習が解ける問題〜
   識別問題・値予測・クラスタリング・次元削減
 1.5 教師あり学習とは
   教師あり学習の統計手法
   回帰分析、重回帰分析、ロジスティックス回帰分析
   サポートベクターマシン
   ニューラルネットワーク
   アンサンブル学習とその考え方
   具体的なアンサンブル学習
   ランダムフォレスト
 1.6 教師なし学習とは
   教師なし学習のアプローチ方法
   クラスタリング
 1.7 教師あり学習と教師なし学習の棲み分け〜事例を挙げて〜
 1.8 機械学習のカバー分野
 1.9 データ分析を実施する際に抑えておくべき10のポイント

2.Pythonの基礎と演習
 2.1 なぜPythonが選ばれているのか、
 2.2 Pythonでどんなことができるのか
 2.3 他のソフトの特長と比較
   Excel
   R
   SPSS
   Apache Mahout

*以下、Google Colaboratoryを使い、実際に操作しながら講義を進めます。
  Google Colaboratoryの特徴
  90分ルールと12時間ルール
  Googleドライブのマウントとファイルの読み込み

 2.4 演習:Pythonの導入
 2.5 演習:Pythonを通じた機械学習環境の実習・ライブラリ活用
 2.6 演習:機械学習手法(SVM、アンサンブル学習)等の演習

3 運用上の留意点、コツ

4 おススメ書籍

<質疑応答・名刺交換・個別質問>

セミナー番号:AC200902

top

注目の新刊

雑誌 月刊化学物質管理

粉砕メカノケミカル

滅菌バリデーション

分散剤

IPランドスケープ動画

データ分析の進め方

生物学的安全性試験

化粧品処方

分野別のメニュー

化学・電気系他分野別一覧

  植物工場他

  機械学習他

ヘルスケア系分野別一覧

  海外関連

  医療機器

各業界共通
マーケティング・人材教育等

「化学物質情報局」

特許・パテント一覧 INDEX
(日本弁理士会 継続研修)

印刷用申込フォーム    

セミナー用

書籍用

会社概要 プライバシーポリシー 通信販売法の定めによる表示 商標について リクルート
Copyright ©2011 情報機構 All Rights Reserved.