データサイエンス基礎講座2020

ディープラーニング基礎理論と実装編

ディープラーニングの新たな知見を習得せよ
日程:2020年4月3日(金) ⇒ 24日(金) 全4回
会場:インプレスグループセミナールーム(東京・神保町)
大人気講座シリーズ!満席必至!!
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2020年のデータサイエンス基礎講座は、「ディープラーニング(DNN)」に焦点を当て、その基礎理論から、注目を集める“自然言語処理”、“DNNアプリ(異常検知)”まで、その基礎から最新トレンド、アプリ開発手法までを習得できるよう構成し、連続して実施してまいります。

その先陣を切る2020年4月度は、2017年5月から数えて通算5回目の開催、延べ200名の方に受講いただき好評を博する『ディープラーニング基礎理論と実装編』を実施いたします。 前回同様、講師には、東京大学で現在、学生・院生等に最先端の「ディープラーニング」講座の講師を務めるともに、IT/AIを活用したスタートアップ企業で最高技術責任者を務めるスーパーエンジニア 巣籠 悠輔(すごもり ゆうすけ)氏が担当いたします。

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本セミナーはこのような方に向いています

  • 本格的な
    ディープラーニングを、
    短期間で学んでみたい
  • ビジネスや事業に
    ディープラーニングを
    活用したい
  • キャリアアップや
    学習のモチベーションを
    高めたい

講座の特徴

  • Python/ TensorFlow, Keras, PyTorchによる実装演習
  • ディープラーニングの基礎理論を演習と講義を通じて理解を図る(演習が主体)
  • 全4回。すべて就業後に参加し易い午後7時から授業を開始。
  • 廉価な授業料金を設定

昨年同様、ディープラーニングの理論を、<言語:Python>、<フレームワーク:TensorFlow, Keras, PyTorch>を利用し、DNNの基礎理論を「手を動かしながら」学べる演習主体の授業で構成いたします。

※通常の「データサイエンス基礎講座」とは異なり、各種スキル・経験を要する「中級編」として実施いたします。受講対象の要件を参照の上、受講を希望下さい。

ニューラルネットワークのアルゴリズムを理解するための数学の知識(偏微分と線形代数)の基本から、単純パーセプトロン、ロジスティック回帰、多クラスロジスティック回帰、多層パーセプトロン、畳込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク等、ディープラーニングを導入していくうえで不可欠な手法を平易に解説いたします。
理論だけでなく、並行してPythonやフレームワークによる手を動かしながらの実装演習を行います。その実装の比較や演習を行うことで、理解をより深められるよう構成しております。

既に、データ分析プロジェクトに参加しているマネージャー/ディレクター・クラスの方は勿論、初めてのスタッフの方など幅広い階層の方々が、本講座を通じ「機械学習/ディープラーニング」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として利用下さい。
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いたします。

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講師プロフィール

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巣籠 悠輔(すごもり ゆうすけ)
東京大学招聘講師
詳しいプロフィールを見る

Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。
大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て2016年、株式会社情報医療(現 株式会社MICIN)を共同創業。2016年9月より東京大学招聘講師。
東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。
著書に「Java Deep Learning Essentials (Packt Publishing)」「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)」「詳解ディープラーニング(マイナビ出版)」 閉じる

お申し込みはこちら

タイムテーブル

4月3日(金)【1日目】

19:00~21:00
1限目 【講義・演習】ニューラルネットワークの基礎・概論
  • ディープラーニングに向けての準備
  • ニューラルネットワークの理論とアルゴリズム
  • 単純パーセプトロンとロジスティック回帰の理論と実装
  • 多層パーセプトロンの理論と実装

4月10日(金)【2日目】

19:00~21:00
2限目 【講義・演習】DNNの基礎
  • ディープニューラルネットワークの理論と実装
  • ドロップアウト
  • Batch Normalizatio

4月17日(金)【3日目】

19:00~21:00
3限目 【講義と演習】ディープラーニングと画像処理
  • 畳み込みニューラルネットワークの理論と実装

4月24日(金)【4日目】

19:00~21:00
4限目 【講義と演習】ディープラーニングと時系列データ処理
  • リカレントニューラルネットワーク
  • LSTMの理論と実装
  • Attention Mechanism
  • ディープラーニングの最新事例の紹介
21:00~22:00
懇親会
  • ※ 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。
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受講生の声

  • 分かりやすく実践もあったので
    今後も活かせると思う。
    金融サービス動務・28歳・男性
  • 新しいトレンドなど
    理解できて、
    とても良かった。
    期待通り。
    大手システムインテグレータ勤務・40歳・男性
  • 数式の説明が大変丁寧で、
    数式の意味と言葉の
    意味がつながり、勉強になった。
    保険サービス勤務-26歳・女性
  • ruleがなぜ良いのか、
    重み初期化がなぜ
    重要なのかなど、
    「なぜ」に対する答えが
    聞けて良かった。
    製薬会社勤務50歳・男性
  • 難しいなりに理解すべき
    ポイントを
    絞ってもらえたので、
    今後に繋がります。
    有り難うございました。
    最大手シンクタンク 勤務・40歳・男性
  • ダラダラやるわけでなく
    スピーディーに
    解説と問を
    繰り返してとても良い
    (少し難しいですが。。)
    総合電機会社勤務・35歳・男性

開催概要

セミナー名 データサイエンス基礎講座2020<ディープラーニング基礎理論と実装編>
~ディープラーニングの新たな知見を習得せよ~
開催日時 2020年4月3日(金)19:00~21:00
(受付開始 18:30)
2020年4月10日(金)19:00~21:00
(受付開始 18:30)
2020年4月17日(金)19:00~21:00
(受付開始 18:30)
2020年4月24日(金)19:00~21:00
(受付開始 18:30)
会場

会場名

インプレスグループセミナールーム

住所

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

会場URL

https://www.impressholdings.com/info/profiles/map.htm

MAP

アクセス方法

三田線  神保町駅[A9]徒歩1分
新宿線  神保町駅[A9]徒歩1分
半蔵門線 神保町駅[A9]徒歩1分
東西線  竹橋駅[3b]徒歩5分
千代田線 新御茶ノ水駅[B7]徒歩5分
JR線 御茶ノ水駅[御茶ノ水橋口]徒歩8分
主催 株式会社インプレス
協力 東京大学招聘講師
巣籠 悠輔 氏
特別協力 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
参加対象
  • AIやディープラーニングのビジネス活用を検討している方
  • スタートアップ企業の経営者、生産技術系の技術者、事業責任者、新規事業担当者
  • ユーザ企業のシステム企画・開発部門、データ戦略部門、調査部門
  • サービスプロバイダー/ITベンダー等
  • 上記テーマに関心のある方
必ずしもコンピュータ及びPythonに精通している必要はありませんが、必要最低限のIT利用経験(実務で2~3年程度の何らかのIT機器利用の経験を有する事、何らかのプログラム言語利用経験を有する事)があればより理解が進みます。

受講に際しての留意事項

  • 大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している、または事前に予習復習・学習していること
  • 統計/機械学習について勉強または経験した事がある
  • Python/Rの基本文法を理解している(またはオブジェクト言語(Java等)の経験を有すること)
受講料 早割:9万9,000円(税込)※2020年3月6日(金)までのお申し込み分
通常:13万2,000円(税込)
参加特典 <各回毎配布>
オリジナルテキスト

<4日目終了後プレゼント>
書籍 『Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装』 画像  
お問い合わせ先 株式会社インプレス セミナー事務局(担当:石川義貴)
E-mail:jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00〜18:00(土・日・祝日を除く)
定員 30名(最少開講人数15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
  • 受講票は2020年3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。
  • 都合により、講師・講座内容あるいはセミナー内容の一部が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。
  • 定員に達し次第、申込受付を締切らせていただきます。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。
  • ご本人が出席できない場合は、代理の方の参加が可能です。その際は「お申込者の参加証・代理参加者のお名刺2枚」をお持ちの上、受付までお越しください。
  • ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのでご了承ください。
  • イベントという商品の特性上、3月19日(木)以降のキャンセルは、参加料未納の場合においても【キャンセルフィ100%】となり、お支払いただきます。
  • 参加者様のご都合によるキャンセルおよび欠席・遅刻によるご返金等は一切お受けしておりません。
  • 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止することがありますので、ご了承願います。その際は、開催3日前までに、本ページおよびメールでご連絡いたします。
  • 自然災害、交通機関の事故、講師の発病等、不可抗力な事情により開催を中止することがあります。事前に中止が判明した場合は、本ページおよびメールにてお知らせいたしますので、各自でご確認ください。当日に中止が決まった場合は、本ページおよびメールと電話にてお知らせいたし、開催日の変更もしくは参加料の返金をいたします。 なお、旅費(航空券含む)や宿泊費とそれらのキャンセル諸費用については保障いたしません。
  • 会場は変更になる場合があります。その際は事務局よりご案内させていただきます。
  • 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。

※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。
重要事項
  • ハードウェア: プロセッサ2.6GHz推奨
  • 稼働OS: UNIX, Linux 推奨(Windowsでも python が実行できるならば問題ありません)
  • ネットワーク環境: 要ネットワーク
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よくある質問

講義は録音、録画できますか?
講義の録音、録画はご遠慮願います。
ネットワーク環境はありますか?
会場のWi-Fiをご利用いただけます。特に会社のPCをご持参の場合には、外部のWi-Fiに接続できることを確認の上お持ち込みください。
当日演習で利用するPCは持ち込む必要があるのでしょうか?
受講者ご自身でノートPCを必ずご用意ください。ノートPCを持参いただけない方は十分なカリキュラムを消化できない可能性があります。事前にご準備のうえ、当日必ず会場へお持ちください。
業務都合(体調不良)で欠席となります。代理人の受講も可能ですか?
はい、可能です。代理の方が受講される場合には、当日受付にて代理の方のお名刺をご提示ください。
申し込み後、講座が開催中止になることはありますか?
最少催行人数に達しなかった場合など、講座を中止する場合がございます。中止する必要がある場合は、講座開催日の5営業日前までに、お申し込みいただいたメールアドレスにご連絡いたします。
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インプレスセミナーについて

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年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京大学政策ビジョン研究センター/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、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ」(Scrum基礎講座、AWS Lambda実践編、Kubernetes基礎実践編 等)など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。
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、延べ2,000名以上の方々に受講いただき、高い評価を受けています。

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