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【演習講座】機械学習を始めるためのPythonプログラミング入門

2018-09-08(土)14:30 - 17:00 JST

スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社 BF1スタジオ

東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル

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1,500円 前払い
やむを得ずキャンセルされる場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を払い戻し致します。以降は払い戻しをできませんのでご注意ください。

詳細

概要

【演習講座】では、理論や定理を学んだ後、実際に問題に取り組むことで、理解を深め、実力を身につけることを目的とします。

本講座は、「機械学習のために Python を学んだけれど、どのように使うのかピンと来ない」「基本的な文法は習ったけれど、自力で何かを実装する練習がしたい」といった皆様のために、講師による丁寧な解説とアシスタントによるサポートを受けながら短時間で実装スキルを伸ばす最高の機会を提供いたします。

演習で扱う内容は、基本的にはスキルアップAIが提供する「Python プログラミング入門」のカリキュラムに沿っておりますが、「同様の内容を学んだけれど使い方がイマイチわからない」という皆様も大歓迎です。「初めて Python を学ぶ」という方は、是非とも「Python プログラミング入門」からご受講ください。

加えて、Jupyter Notebook の便利機能や『正規表現』『ラムダ式』といった「実務に役立つワンランク上の実装テクニック」も身につけていただきます。
講座で実装スキルに自信のついた方は、毎月開講予定の「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座」を受講いただけると、本講義で身につけたスキルを活かして、一気に機械学習の基礎をマスターすることができますので、ご検討ください。
この機会に是非とも Python の基本文法を自分のものにしてみてはいかがでしょうか。

*本講座は、開講特別価格にてお申込みいただけます!

この講座で得られること

  1. Python の基本的な文法を用いた実装スキル
  2. Jupyter Notebook の便利な機能の使い方

カリキュラム

  1. Jupyter Notebook の便利な使い方
  2. リストと辞書
  3. 制御文
  4. 関数
  5. クラス
  6. 正規表現
  7. ラムダ式
  8. 例外処理
  9. 標準ライブラリ
  10. 総合問題

対象者

・「Python プログラミング入門」受講者
・Python の文法を学んだけれど、実装に自信のない方

会場へのアクセス方法

週末はビル正面玄関が閉まっているため、開始10分前より随時内側から開錠いたします。
ビル正面玄関前でお待ちいただきますようお願い致します。
https://imgur.com/a/XteLG

遅刻される方は、入り口に着かれましたら、skillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
スタッフがお迎えに行きます。

ビル館内では飲食物の購入はできませんので、飲食物は事前に購入の上、ご来場ください。

講座中(休憩時間など)にビル外に外出される際は、スタッフまでお声がけください。
また携帯をご持参頂き、お戻りの時間をskillupai.tokyo@gmail.comまでご連絡ください。
ビル正面玄関へ、スタッフがお迎えに上がります。

講師

H Kyoda

東京大学大学院在籍。Jaxaと共同研究中。月探査機によって取得されたスペクトルデータを対象に、pandasなどのライブラリを用いたデータマイニングを行なっている。

当日のお持物

ご自身のノートPC(必須)

【動作環境】
MacOSX 10.9 以上
Windows 7 以上(64bit必須)
メモリ4GB以上

通信環境に関して

基本的にはこちらでWi-Fi環境を確保したいと考えておりますが、wifiが使えない日がないとも限らないのでwifiは自己責任でお願いいたします。(現在開講中の講座にて会場にWi-Fi環境が無い場合、ご自身のスマートフォンのデザリングなどで対応されております)

講座までの準備

最新のAnacondaをインストールし、ブラウザでJupyterNotebookを表示できる状態まで事前に準備お願い致します。
こちらを参考にしてください。
https://goo.gl/FRWrax

※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします。
もし環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。

領収書

【Paypalでお支払いの場合】
PayPal発行の受領書が領収書となります。
受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。
(当社よりの重複しての領収書発行は行えません)

備考

  • 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます。
  • 勉強会内容を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
  • 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください

運営団体

https://www.skillupai.com/

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします。

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