ディープラーニング基礎理論と実装編

• 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

• 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）
• 廉価な授業料金を設定

7月29日（水）

• ※ 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。

• 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

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～ ※オンライン講座になります。
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） 本講座は開催延期となりました。5月以降の開催を予定しております。 日程が決まり次第、本サイトにてお知らせします。   2020年7月29日（水）10:00～18:00（Web入室可能時間 9:30）
会場	会場名 インプレスグループセミナールーム オンラインでの開催に変更となりました
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6月26日（金）までのお申し込み分 通常：13万2,000円（税込）
参加特典	オリジナルテキスト 書籍 『Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装』
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7月13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。その際は事前に事務局までご連絡ください。 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、7月15日（水）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。 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

今回のセミナーでは、WEBセミナシステム「Zoom」を利用します。
Zoomを利用できる環境を準備できる事が必須となります。
加えて、演習時には、操作しやすい環境（見やすいディスプレイサイズやサブディスプレイ等々）のご用意を推奨いたします。

• ※通信が安定しているネットワーク環境（Wi-Fi等）での接続をお勧めいたします。

また、受講可となった方にのみ、後日受講用URL、ID、パスワード等をメールでご連絡いたします。
あわせて下記の受講環境についてのご質問等もお受けいたします。

＜注意及び禁止事項等＞

1. 受講対象に記された条件を満たす方のみ、受講可能です。条件に満たない方の受講については厳禁といたします。
2. 事前の連絡無しに、お申込みされたご本人以外の方が受講することはできません。
3. 受講に際して、映像の録画・音声の録音・画面のキャプチャ、個人のブログやSNSなどへのアップ等、本講座に関する記録及び許諾を受けない利用については厳禁といたします。
4. 講義・演習等の各種資料について、無断転載・引用は厳禁といたします。
5. 上記に反した場合は、著作権法に抵触する恐れがあります。

＜PC環境＞

• 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）

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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