Python 機械学習 初級 セミナー オンライン

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
1月
2月
3月
2021年4月〜

化学・電気系 その他各分野
ライブ配信
1月
2月
3月
2021年4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
  ↑2021/1/13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  



Zoom見逃し視聴あり


オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

【先着15名限定】文系・理系不問。業種・業界に関わらず受講可能な初級者向け講座。
・データ分析を実施する際におさえておくべき10のポイント?
・Pythonの実際の操作を見て学べる。出来る人は一緒にやってみましょう。

Pythonを使って学ぶ機械学習【初級編・15名限定】

〜Zoomオンライン・ハンズオンセミナー〜

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

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 2021年3月12日(金) 10:30-16:30
●会場 Zoomによるオンラインセミナー
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】: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

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800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・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(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。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・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


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できる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(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・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(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・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>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・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
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・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
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

*先着15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。


■講師から受講を検討しているあなたへ
 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。
 本セミナーは特に、初級者、学び始めて間もない方、基本的な事項を固めたい方を対象としています。初心者の皆様が躓きやすい部分に配慮し、出来る限りやさしく解説していきます。これまで、5年以上にわたって、初級者向けに機械学習講座を手掛けてきました。そのなかで、躓きやすい点についてできるだけわかりやすくプログラムを改良しており、多くの初級者の方にご好評いただいております。

■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(アンケートより)
「説明がわかりやすかった。機械学習の大枠がわかってありがたい」(研究・教育)
「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。
※実際の操作をするか否かは受講者の任意とします。

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おさえておくべき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。
ご自身で実際に操作して頂いても構いませんが、それを強いるものではありません。ご自身の習熟度を勘案し、講義そのものに集中して頂くのでもよろしいかと存じます。また、利用可能なGoogle Colaboratory実行可能なPythonコードならびにデータをご提供します。


  ・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、抑えるべきポイント
 3.1 データ分析のコツその1 まず、データを理解する
 3.2 データ分析のコツその2 仮説を立てる
 3.3 データ分析のコツその3 鳥の目で全体を把握
 3.4 データ分析のコツその4 魚の目で流れを把握
 3.5 データ分析のコツその5 虫の目で個別データを把握
 3.6 データ分析のコツその6 外れ値を理解する
 3.7 データ分析のコツその7 欠損値の対処
 3.8 データ分析のコツその8 確率分布を意識する
 3.9 データ分析のコツその9 次元を落とす
 3.10 データ分析のコツその10 データにあわせたアルゴリズム

4 おススメ書籍

<質疑応答>

セミナー番号:AD210310

top

注目の新刊

雑誌 月刊化学物質管理

プライバシー・マネジメント

国内外食品衛生法規

タッチレス化/非接触化

マテリアルズ
・インフォマティクス


ドローン

寺子屋統計教室

Spice回路シミュレータ

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.