スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社
東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル
「機械学習の理論を学んでも現場での活用がなかなか進まない」「機械学習を用いたシステム開発をしたいがどう進めていいか分からない」このように感じることはありませんか?
「機械学習が分かる」から「機械学習を用いてビジネス課題の解決ができる」エンジニアになるためには、理論の理解だけはなく、機械学習を組み込んだシステム開発ができなければなりません。
本講座では、現場でつまずきやすい環境構築、開発方法、安定稼働するシステム構成など、機械学習エンジニアとして抑えておくべきポイントを、現場で活躍する現役機械学習エンジニアから直接学ぶことができます。機械学習エンジニアとして活躍するための一歩目として、本講座をご活用ください。
また、11月以降、実務で最重要とも言える「機械学習システムを適切に運用するための知識」の各項目をハンズオンで実施するシリーズ講座「現場で使える機械学習システム構築実践」の開講も予定しておりますので、受講をご検討の方は、導入として本講座受講いただければと思います。
カリキュラムは若干変更になる場合があります。
Docker、sckit-learn、Flask、Digdag
Anaconda3-5.0.1以上をインストールいただき、講座前にnotebookがブラウザで表示されていることをご確認ください。
docker for Mac もしくは docker for Windows をインストールし、コマンドラインツールでdocker --version, docker-compose --version, docker-machine --version が動くことをご確認ください
事前に追加準備が必要になりましたら、講座前までに記入いただいたメールアドレスにご連絡いたします。
K Suganuma
大阪大学基礎工学部情報科学科卒業。奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科修士課程修了。アドテク系企業を経て、人材系サービス企業のグループ会社にて、日常消費領域におけるデータを活用した機械学習・データマイニングのアルゴリズムの考案・実装、およびそれらが動作するシステム構築までを行い、事業課題の解決に取り組んでいる。
スキルアップ・ビデオテクノロジーズ株式会社
東京都渋谷区桜丘町9番8号 KN渋谷3ビル(渋谷駅徒歩7分)
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。
開始の10分前から
ご自身のノートPC
【推奨環境】
* MacOSX 10.9 以上
* Windows 7 以上(64bit必須)
* メモリ8GB以上必須
※ 8GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。 メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
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)
銀行振込をご希望の方は、HPからお申し込みください
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)
請求書が必要な方は、HPからお申し込みください
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。
開催しているAI関連イベント・セミナー スキルアップAIでは多くの人にAIに興味を持ってもらい、学び、実践いただくことを目的に、数多くの無料イベントを含めた講イベントやセミナーを開催しています。 AIの技術や現場での活用に関すること、JDLAのE資格/G検定に関すること、AI人材のキャリアに関することなど様々なテーマを取り扱っています。 AI人材の必要性 世の中には、AIの導入...
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