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12/10、11 【Live配信(リアルタイム配信)】 <2日間セミナー> はじめてのPython【演習付】と教師あり学習・教師なし学習

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ICT・情報処理 電気・電子・半導体・通信  / 2020年10月29日 /  ロボット IT・情報通信 先端技術
イベント名 【Live配信(リアルタイム配信)】 <2日間セミナー> はじめてのPython【演習付】と教師あり学習・教師なし学習
開催期間 2020年12月10日(木) ~ 2020年12月11日(金)
10:30~16:30

※本セミナーは、Zoomによる【Live配信受講】のみです。
会場開催はございません。
※会社・自宅にいながら学習可能です※
会場名 Live配信セミナー(リアルタイム配信) 
会場の住所 東京都
お申し込み期限日 2020年12月09日(水)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

【Live配信(リアルタイム配信)】
<2日間セミナー>
はじめてのPython【演習付】と教師あり学習・教師なし学習

【所属業界は特に関係ありません。Pythonを学びたい方、機械学習・深層学習へ】

 

 

★ 大量のデータを扱っていて、データの山から知識を引き出したい、

機械学習で有効活用したい方へ。
★ 手っ取り早くPythonを学びたい方、代表的な機械学習(教師あり学習、教師なし学習)を

学びます。

 

【※注意事項※】
本セミナーでは、演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンをご準備下さい。
PCは1台で結構ですが、セミナー視聴用PCと演習用PCは分けた方が受講しやすいかもしれません。

1)プラットフォームは、Windows、Linux、MacOSを問いません。
2)演習環境を統一したいので、事前にAnacondaを用いて、Python 3.x(バージョン3系)をインストールしておいて下さい。
3)Anacondaを利用すると、演習で必要な標準・外部ライブラリがほとんど自動インストールされますが、mglearnのみ個別インストールが必要となります。個別インストールは、Windowsでは、Anaconda Promptを開き、pip install mglearnでインストールできます。
4)演習で使用するサンプルコードは、セミナー開催前に配布いたします。
5)本セミナーでは、Pythonの統合開発環境(IDE)として、Spyderを用いて説明を行います。事前にSpyderをインストールしておいていただけるとスムーズに演習が行えます。なお、Anacondaを利用した場合は、Spyderは自動インストールされます。

 

講師

 

愛知県立大学 情報科学部 教授 小林 邦和 氏
 

 受講料(税込)

 

82,500円(本体75,000円+税7,500円)※資料付

キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額41,250円) 

 

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
 1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )
35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 ) 

  定価:本体32,000円+税3,200円
  会員:本体30,400円+税3,040円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。

 

 趣旨

 

 機械学習の入門講座(セミナー)は、巷にたくさんありますが、理論と実践が揃って、はじめて現場で使える技術とになります。
 本セミナーでは、機械学習の理論的側面のみではなく、コンピュータを用いた実践演習を通して、理解を深めていきます。同時に、実践演習では、最近様々な分野で、注目を集めているコンピュータ言語Pythonと機械学習ライブラリ(scikit-learn)を用います。従って、純粋に最近流行りのPythonを学びたい人から、業務でデータ処理・解析をしたい人まで、幅広い方を対象としています。
 特に、日々大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を抽出したいと思っている方が最適な受講対象者となります。Pythonでコーディングした経験がない人も歓迎しますが、実践演習を通して学んでいきますので、他の言語によるプログラミングや、コンピュータ(アプリケーションソフトウェア)によるデータ処理の経験がある方が望ましいです。 

 

 プログラム

 

<得られる知識、技術など>
1.Pythonの基本的なコーディング方法
2.Pythonの各種ライブラリの活用方法
3.代表的な機械学習法(教師あり学習,教師なし学習)の基礎理論
4.機械学習ライブラリscikit-learnを活用した機械学習アルゴリズムの実装方法
5.機械学習によるデータ処理・分析・可視化方法
 

<プログラム>
1.はじめに

 1.1 講師自己紹介
 1.2 セミナーの狙い

2.演習環境の構築
 2.1 Pythonのインストール(ディストリビューションAnaconda利用)
 2.2 各種ライブラリ(NumPy、SciPy、matplotlib、IPython、pandas、mglearn、scikit-learn)のインストール
 2.3 統合開発環境Spyderのインストール
 2.4 Pythonの実行方法(インタプリタ、コマンド渡し、統合開発環境)

3.Python入門講座
 3.1 Pythonの特徴
 3.2 なぜいまPythonか?
 3.3 Pythonの基本文法
 3.4 コーディング方法(統合開発環境Spyderの使い方含む)
 3.5 各種ライブラリ(NumPy、SciPy,matplotlib、scikit-learn、mglearnなど)の使い方
 3.6 機械学習アルゴリズムの実装方法
 3.7 サンプルコードを用いた実践演習
 3.8 参考書・情報源の紹介

4.機械学習概論
 4.1 機械学習の概要
 4.2 三大学習法(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)
 4.3 機械学習データセットの紹介
 4.4 機械学習におけるデータの著作権
 4.5 専門書・参考書の紹介

5.教師あり学習
 5.1 教師あり学習の概要
 5.2 クラス分類と回帰
 5.3 過剰適合と適合不足
 5.4 モデル複雑度と精度
 5.5 多クラス分類
 5.6 各種教師あり学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
  5.6.1 k-最近傍法(クラス分類、回帰)
  5.6.2 線形モデル(線形回帰、Ridge回帰、Lasso回帰、ロジスティック回帰)
  5.6.3 サポートベクトルマシン(線形モデル、ソフトマージン、非線形モデル)
  5.6.4 決定木
  5.6.5 アンサンブル学習(ランダムフォレスト、アダブート)

6.教師なし学習
 6.1 教師なし学習の概要
 6.2 次元削減と特徴量抽出
 6.3 各種教師なし学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習
  6.3.1 主成分分析(次元削減)
  6.3.2 k-平均法(クラスタリング)
  6.3.3 凝集型クラスタリング
  6.3.4 DBSCAN(クラスタリング)

7.実装上の注意事項
 7.1 データの前処理(スケール変換など)
 7.2 テスト誤差の最小化(交差検証)
 7.3 ハイパパラメータの最適化(グリッドサーチ)
 7.4 実データの読み込み方法

8.まとめと質疑応答
  

 

【ZoomによるLive配信】

・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。

・お申込み受理のご連絡メールに接続テスト用のURL、ミーティングID 、パスコードが記されております。

 「Zoom」をインストールができるか、接続できるか等をご確認下さい。

・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。

・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。

 

<配布資料>

PDFデータ(印刷可/編集は不可)
演習用のサンプルコード
 ※PDFデータとサンプルコードは、セミナー開催日の2日前を目安にマイページからダウンロード可能になります。  

 

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。

・3名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。

・請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

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○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は銀行振込、または当日会場にて現金でお支払いください。

○お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

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※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

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