開催終了 データサイエンス基礎講座2019<Python演習/実践編・秋> 初級 中級 データサイエンス 機械学習 Python <シリーズ1>、<シリーズ2>を通じてトータルな機械学習/AIの活用法の体験・習得を図ります。 (詳細はこちら) 開催日 2019年10月23日(水)・25日(金)(全2日) 場所 東京都 神保町
開催終了 AIで新規プロジェクトを成功に導く!社会人向けデータサイエンス講座 第2期 社会人育成プログラム <AIビジネス編>&<AIエンジニア編> 初級 中級 データサイエンス 機械学習 Python 「精鋭講師陣」による各6回シリーズ プログラミング言語操作からプロジェクトの進め方までを短期習得可能な構成です。 (詳細はこちら) 開催日 [ AIビジネス編 ] 2019年9月20日(金)~11月1日(金)(全6回) [ AIエンジニア編 ] 2019年11月8日(金)~12月20日(金)(全6回) 場所 武蔵野大学「有明キャンパス」 1号館
開催終了 データサイエンス基礎講座2019<数学知識ゼロ・プログラミング経験ナシ、から始める機械学習 Returns(リターンズ)> ~「夏」を制する者が、「機械学習・AI」を制する! ~ 初級 データサイエンス 機械学習 Python 「数学知識ゼロ、プログラミング経験:殆どナシ」の方を前提に、トータルなデータ分析業務プロセスの演習・体験を通じて、『データアナリシス』の本質の修得と、自らが機械学習の利用を図れる知見が備わるような構成となっています。 (詳細はこちら) 開催日 2019年8月23日(金)・24日(土)(全2日) 場所 東京都 神保町
開催終了 データサイエンス基礎講座2019<ディープラーニング基礎編・応用編> 中級 上級 データサイエンス 機械学習 Python 「ディープラーニング(DNN)基礎理論と実装編」に新たに内容等を拡充させシリーズ化を図り、その第2弾として、「データサイエンス基礎講座2019<明治大学 櫻井 義尚 先生の『完全版!! ディープラーニングの基本機能・理論の解説と実装編』>」として実施。全2日にわたり講義・演習時間を十分費やすとともに、機械学習初級者からを対象に、機械学習の基本からDNNの基礎理論の詳解と、手を動かしながらの実装を通してDNNの理解を目指す構成。 (詳細はこちら) 開催日 [ 基礎編 ] 2019年8月27日(火) [ 応用編 ] 2019年8月30日(金) 場所 東京都 神田
開催終了 コンテナ技術講座2019<Kubernetes基礎編・応用実践編> 初級 中級 クラウドネイティブ Kubernetes Docker 「Kubernetes基礎講座」を、基礎編、応用実践編の「2タイプ」に分け実施。演習指導をメインに、Kubernetesの基本的な機能・特徴、効果的利用とそのプラクティスへの応用、受講者の習得目的等に合わせた構成です。 (詳細はこちら) 開催日 [ 基礎編 ] 2019年6月19日(水)・6月21日(金)(全2回) [ 応用実践編 ] 2019年7月3日(水)・7月5日(金)(全2回) 場所 東京都 神保町
開催終了 コンテナ技術講座2019<Docker基礎実践編> 第3弾! ~ベストセラー「Docker実践ガイド 第2版」の著者も特別講演~ 初級 中級 クラウドネイティブ Docker 講義・演習指導をメインに、Dockerの基本的な機能・特徴、豊富な活用方法の理解・修得が図れるよう構成・企画した全2日間の授業セミナーです。 (詳細はこちら) 開催日 2019年7月10日(水)・11日(木)(全2日) 場所 東京都 神保町
開催終了 データサイエンス基礎講座2019<機械学習/AIアプリ開発力養成編(シナリオ作成・構築・運用)> ~「Microsoft Azure ML Studio」を利用した機械学習の活用 ~ 初級 中級 データサイエンス 機械学習 IoT Microsoft Azure Machine Learning ビジネスアナリティクス 2019年6月度の「データサイエンス基礎講座」は、2016年7月から数えて通算7回目の開催、延べ200名の方が受講した人気講座が内容を大きく刷新して実施いたします。機械学習/AI活用の為のプロセス<狙いの明確化、分析設計、アルゴリズムの概説・選定、AIアプリの開発・運用まで>をトータルに、講義と演習指導を通して理解を深めていただけるよう企画・再構成いたしました。 (詳細はこちら) 開催日 2019年6月26日(水)・27日(木)(全2日) 場所 東京都 神保町
開催終了 機械学習・ディープラーニングの為の数学基礎シリーズ<第2弾! 確率・統計と情報理論編> 初級 中級 データサイエンス 数学基礎 機械学習・ディープラーニング・アナリティクスの土台となる「数学」に焦点を当て、<シリーズ2>として「確率・統計と情報理論編」に分け、受講者の要望や修得しておくべき分野に絞り連続して実施いたします。 確率分布の基本、ベイズの定理、正規分布そして回帰分析など、確率/統計学の中で「特に機械学習・ディープラーニングにおいて最重要」となる分野を取り上げます。 また、情報理論では、自己情報量/相互情報量/エントロピー/KLダイバージェンスなど、機械学習の書籍等では頻繁にあらわれる概念を詳解いたします。 (詳細はこちら) 開催日 2019年3月14日(木)・3月15日(金) 場所 東京都 神保町
開催終了 機械学習・ディープラーニングの為の数学基礎シリーズ 第1弾!<微分・線形代数編> 初級 中級 データサイエンス 数学基礎 今回の講座では、受講者が演習・演習課題を頭と自ら手を動かして解いていく<演習>主体の授業構成を予定しています。視聴だけではなく、講師の丁寧な教導の元、理解の進むよう個々に回答もいたします。積極的に質疑のできるような雰囲気にも努めるよういたします。 (詳細はこちら) 開催日 2019年2月28日(木)・3月1日(金) 場所 東京都 神保町
開催終了 ブロックチェーン基礎講座 2019 ~ブロックチェーン概論とBeyondブロックチェーン編~ 初級 ブロックチェーン BBc-1 現在のブロックチェーンが抱えている課題への解決策を講義・演習を通じて理解を図る構成となっています。 (詳細はこちら) 開催日 2019年4月10日(水)・17日(水)(全2回) 場所 東京都 八重洲