講座内容概要

機械学習の概論から始まり、徐々にそれぞれのアルゴリズムの核心や最新トピックが学べるように設計された、高度なプログラムを提供します。「Practice makes perfect」の考えに基き、ハンズオンを通じての技術習得を目指します。また、プログラムを通して、kaggleを元にポートフォリオ作成し、実際のプロジェクト手順で進行することで、現場ですぐに使える実践的内容となっています。

この講座でみにつくスキル

機械学習・データサイエンス系業務に、自力で対応できる力を身につけ、AI領域への転職を可能にする機械学習の基礎力

開催日程

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DAY1	1/10(水) 20:00-22:00	イントロダクション	最終ゴールの共有、機械学習概論、kaggle概説、データ分析/機械学習プロジェクトの進め方
		Scikit-learn入門	Scikit-learnの基本的な使い方
DAY2	1/17(水) 20:00-22:00	教師あり学習/その評価に関して	教師あり学習アルゴリズムの大別。線形回帰、正則化、予測精度の評価と過学習
		課題	kaggle課題について、各自基礎分析を行う
DAY3	1/24(水) 20:00-22:00	前処理	前処理、標準化、正規化、データ欠損の扱い、補間方法、外れ値の扱い、RANSAC
		特徴量エンジニアリング	次元削減、変数選択の方法、AIC、BIC
DAY4	1/31(水) 20:00-22:00	教師あり学習の代表的なアルゴリズム1	k近傍法、サポートベクターマシン
		パラメータチューニング	交差検証、交点探索
DAY5	2/7(水) 20:00-22:00	教師なし学習	k-means
		中間発表	課題の中間発表
DAY6	2/14(水) 20:00-22:00	教師あり学習の代表的なアルゴリズム2	決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク
		識別精度の評価方法	Recall,Precision,Accuracy,F1,混同行列
DAY7	2/21(水) 20:00-22:00	DeepLearning入門	DNN入門、勾配法、TensorFlowの使い方
		様々なデータの取り扱い	テキスト処理、画像認識、音声認識
DAY8	2/28(水) 20:00-22:00	DeepLearningの様々なモデル	CNNと画像分類、CNNの応用、RNN、オートエンコーダ
		最終発表	課題の最終発表

カリキュラム備考

• それぞれ、例題、演習を交え進める予定です
• 講座内容は一部変更となる場合があります　
• ​毎回の宿題と全8回の講座を通しての課題がありますので、トータル学習時間は50時間程度を想定しています
• 講座以外の時間も、Slackにて担当講師、TAが疑問点を随時フォローします ​​* やむなく欠席される場合は、講座の動画を受講者限定でお渡しします
• 本講座修了後、弊社経由で転職された場合、講座費用は全額返金します
• 詳細、ご不明点は、こちらからお問い合わせください
• 銀行振込をご希望の場合、こちらからお問い合わせください。→　https://www.skillupai.com/course

受講対象者

• データサイエンス領域（データ分析やAIなど）で活躍されたい方（キャリアを築きたい方）
• 自社でデータサイエンス（AI）を活用されたい方（AIを使って、ビジネスバリューを出したい方）
• AIプロジェクトの進め方を理解されたい方
• AI案件のベンダーコントロールをしっかり行いたい方

機械学習に必要なPythonや統計学の知識が不安な方は、事前に下記講座の受講をおすすめします。
https://skillupai.doorkeeper.jp/events/67868

講師

小縣信也
株式会社Sassor
1982年生まれ。兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会
for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。

当日のお持物

ノートPC　wifi環境はございます

当日までの事前学習

事前にSlackにご招待いたします。

定員

15名　先着順

備考

• 勉強会内容の撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします。

領収書発行について

領収書はinfo@skillupai.comまでセミナータイトル名と領収書の宛名をご連絡ください。
但し書きは「セミナー代」となります。ご指定の但し書きが必要な場合はその旨もご連絡をお願い致します。

運営団体

https://www.skillupai.com/