本セミナーは登録受付を終了しました。
爆発的増加を見せるデータから相関・予期せぬ因果関係を見出すのは、もう「人」の経験・叡智だけでは、無理では無いのか──。
こうした新たな時代を俯瞰・透視する見取図が求められています。これこそが「データサイエンス」であり「機械学習」なのです。
事実、これを裏付けるように、インプレスの「データサイエンス基礎講座」には、データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、毎回・満席の50名前後が受講しております。
インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。
2013年秋からBigData、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月からデータサイエンス講座として実施してまいりました。
現在では、好評の声に応え“機械学習”をメインに、「基本的手法演習」、「業務での機械学習の利用(IoT、Web)」など複数タイプの授業を実施しています。
毎回、参加の方々から高い評価を得て、今回で数えて15回目の開催に至っております。
今回は、授業趣旨・コンセプトを刷新。
「データサイエンス基礎講座 2017<機械学習のための数学基礎編>」として実施致します。
延べ3年に亘る「機械学習:R実践編」として、「統計の基礎」並びに「Rの演習」を教導して来ました。多くの受講生の方と接する機会があり、その機会を通じて、機械学習ならびにデータサイエンスを自家薬籠中の物として、業務に活かせている方の多くは「数学の素養がある方」に限られるというのが実情でした。
情報が爆発する現在、<データサイエンス><機械学習><ディープラーニング>等、多くのリソースが書籍やWebで検索することができます。しかし、Web等の様々な記事を読んで、「“ハラオチ(腑に落ちる)”」するには、やはり、基礎が重要との認識を新たにする今日でもあります。
そこで、データサイエンス・機械学習の「基礎」についてカリキュラムを整理・集約し、四則演算(足し算・引き算・掛け算・割り算)さえできれば大丈夫なよう構成。
そこからステップバイステップでデータサイエンス、機械学習、さらにはベイズ統計、ディープラーニングまで扱います。そして、本講座を受講することで、日本統計学会公式認定統計検定2級(大学基礎課程の統計学基礎)に相当する知識・活用能力の習得を目指す内容と致しました。
また、恒例となりました最終回の「事例研究編」では、インプレス社刊行の書籍「Deep Learning Javaプログラミング深層学習の理論と実装」の著者・翻訳者である巣籠悠輔(すごもり ゆうすけ) 氏から講演をいただきます。医療と機械学習による新事業を開拓する新進企業 株式会社情報医療(MICIN, Inc.)で最高技術責任者を務めるとともに、東京大学招聘講師として学生、院生に「Deep Learning」を教育・指導する同氏から、同著をベースにして、「Deep Learning」の基礎・実装・将来性について、やさしく解説を頂き、皆様と議論する場として予定しています。
新たなIT活用の基盤になりつつある「データサイエンス・機械学習」を、初歩から学べる最適な機会となる事と自負しており、機械学習・Rが初めての方には最適な講座内容となっています。
既に業務で利用している方も、基礎知識の理解を深める場として、ご利用いただいても十分活用できます。本講座を通じ「機械学習」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として活用下さい。
- 今回授業の特徴
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- 日本統計学会公式認定統計検定2級(大学基礎課程の統計学基礎)に相当する知識、活用能力の習得を目指す内容
- データサイエンス・機械学習の「基礎」についてカリキュラムを整理・集約。
四則演算さえできれば大丈夫なような授業構成。
そこからステップバイステップでデータサイエンス、機械学習、更にはベイズ統計、ディープラーニングまでを教導 - 授業では「R」も実習で利用。「R」の基本的操作も理解可能なよう実施
- 講義テキストは、全て事前にデジタルデータで送付(利用するテストデータ含)。
講義前の事前予習並びに事後復習への対応も十分配慮 - 全5回。すべて就業後に参加し易い午後7時から授業を開始(1回:120分)
参加特典
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致します。
開催概要
セミナー名 |
データサイエンス基礎講座 2017<機械学習のための数学基礎編>
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日時 |
全5日間 |
会場 |
東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F
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主催 |
株式会社インプレス
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協力 |
フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
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特別協力 |
株式会社情報医療(MICIN, Inc.)
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参加対象 |
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受講料 |
64,800円(税込)
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参加特典 | |
お問い合わせ先 | |
定員 |
50名(最少開講人数30名)
※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。 |
注意事項
- 最少開講人数30名となります。
- 受講票は2017年1月16日(月)以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
- 応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
- 講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
- 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。
重要:利用ソフト、持参PC等、機器について
授業の演習にはオープンソース統計ソフト「R」を利用致します。
受講者へは、改めて「R」のダウンロード方法をメール等でご連絡致します。
また、受講時に、ダウンロード、インストールする際は、ご自身の責任において行っていただきます。
Rの推奨稼働環境
- Windows:XP以降
- Mac:10.6以降
いずれも100MB程度の空き容量を確保し、最低でも2GBのRAMを搭載要