セミナー紹介

技術の基礎から実践、ビジネス活用までがわかる!

多くの企業は、人工知能(AI)活用を実践する上で、1つの大きな課題に直面しています。
「社外のデータ分析やAIの専門家を活用しよう。」しかし協力先を確保したがなかなか業務が進まない――。
その一因が、自社のビジネス課題をデータ分析の課題に落とし込み、プロジェクトをマネジメントできる人材がいないことです。この橋渡し人材が、世の中で圧倒的に不足しているのです。

そこで日経ビッグデータは、企業で新規事業の開発や、マーケティングなど既存業務の改革を進める次世代リーダー層へ向けて、AIの中で最も活用が広がる機械学習の基礎的手法から深層学習(ディープラーニング)の本質までを理解する実践講座を企画しました。
機械学習を理解する上で欠かせない土台となる理論を学び、自ら手を動かして、ディープラーニングも含む機械学習のモデル構築、モデル検証までできるように学びます。

また、機械学習に活用するためのデータがないという話もよく聞かれるようになりました。どのようにデータを準備するのか考え方も学んでいただきます。

Python環境構築のご案内
※受講前に手順書に沿ってダウンロードしてください。


 本講座の特徴

  • 機械学習のビジネスへの活用イメージが具体的になる
  • 機械学習を使用するために何が必要であるかを理解できる
  • ディープラーニング以前と以後の機械学習の使い分けができるようになる
  • 機械学習で使うデータをどのようにそろえていくのか。方針を立てられるようになる
  • Pythonのライブラリ(Scikit-learn, Chainer)を使用して、数値やカテゴリーの予測が機械学習によりできるようになる
※Pythonの利用法を知っている必要はありません。本講座を通じて学びます。

講師からのメッセージ
いざAIや機械学習を学ぼうと思い、参考書を読んでみたが難しくて諦めてしまった方、参考書を読むだけでは必要な情報の取捨選択ができないため機械学習を学ぶのをやめてしまった方が後を絶ちません。そのような方々でも学習に対する障壁を取り除き、本当に必要である情報のみを凝縮しゴール逆算で効率良く学ぶことができる講座でもあります。

キカガク 代表取締役社長
吉崎 亮介

社内外から機械学習で成果を出すために必要なデータをどのように集めていくのかの考え方も学んでいただきます。

ぜひ本講座を受講いただき、AI、機械学習を用いた分析技術を身につけてください。
皆様のご参加を心よりお待ちしています。

プログラム

 1日目:5/29(火)13:00 - 17:00
13:00-15:00 機械学習の基礎(微分、線形代数)
15:00-16:00 機械学習の実装 入門編(Python)
16:00-17:00 機械学習入門(回帰分析:家賃を予測しよう)
 2日目:6/5(火)13:00 - 17:00
13:00-14:30 各事例に対する機械学習の正しい手法の選び方
14:40-15:40 機械学習の実装 応用編(Scikit-learn)
15:50-17:00 ディープラーニング入門(クラス分類:ワインの等級を予測しよう)
 3日目:6/12(火) 13:00 - 17:00
13:00-15:00 ディープラーニングの実装 入門編(Chainer)
15:00-16:00 機械学習の実装 実践編(機械学習の前に必要不可欠なデータの関係性の把握と前処理)
16:00-17:00 機械学習の実装 実践編(現場導入に不可欠な過学習への対策)
 4日目:6/26(火)13:00 - 17:00
13:00-13:30 機械学習で活用するためのデータのそろえ方①
13:40-14:40 企業におけるデータ収集の実際(ゲスト講演)

購買率を高める価値づくりに向けた調査と分析
マーケティングの役割は「顧客におのずと選ばれる価値をつくること」であり、そこで重要なのは顧客がそれを聞いて、喜んでお金を払いたいと感じるコンセプトをつくることです。競争力がスペック等の機能的価値から、デザインやUX等の意味的価値に移った現在その重要性は増しています。そこで、調査と分析の大きな役割は、コンセプトの起点となる「顧客の困りごと」を考えるための材料を提供することです。ここでは手元に十分なデータがないのはどの企業も同じであり、仮説をもとにいかにしてデータを生み出すかがカギであり、実例を交えて説明します。

ゲストスピーカー:加藤 拓巳

本田技研工業
ビジネス開発統括部 ビジネスアナリティクス課 アナリスト

本田技研工業 ビジネス開発統括部 ビジネスアナリティクス課 アナリスト。慶應義塾大学理工学部管理工学科で統計学を専攻、 筑波大学ビジネス科学研究科で修士(経営学)課程を修了。調査・アナリティクス・マーケティングによる戦略導出・意思決定支援が専門。本田技研工業では、商品企画・ブランド戦略・知覚品質等のプロジェクトに従事。また、マーケティングサイエンスの研究にも取り組み、KES・人工知能学会・電気学会等で研究を発表。

14:50-15:50 機械学習で活用するためのデータのそろえ方②
16:00-17:00 機械学習の実装 実践編(要因解析:どの変数が重要かを説明する力)
※上記のプログラムの内容及びスケジュールは予定です。一部変更になる場合がございます。

受講者の声
  • 言葉のイメージが先行していたディープラーニングの意味がようやくわかりました。
  • 眼からうろこでした!数学の壁、Pythonの壁(いずれも初学者の壁)が取れたような気がします。
  • 講議と演習のバランスがよかった。
  • 演習が多くよかった。
  • 数学とビジネス、機械学習の関係性がよくわかった。
  • 技術に傾倒せずに、広い視野でみることを、確認させられました。
  • 数学の苦手意識が回数を重ねるにつれ、少なくなってきました。感謝しかありません。

開催概要

セミナー名 実践!機械学習 ビジネス活用講座【第2期】
日時 2018年 5月 29日、6月 5日、12日、26日 13:00~17:00(開場12:30)
会場 ウィルソン・ラーニング ワールドワイド 東京ラーニングセンター
東京・六本木一丁目
東京都港区六本木1-10-6
受講料

240,000円(税込み)
【日経クロストレンド・セミナープラス会員の方】
※「日経デジタルマーケティング」「日経ビッグデータ」定期購読者の方は読者特価でお申し込みいただけます。「日経デジタルマーケティング」「日経ビッグデータ」は5月号から「日経クロストレンド」に生まれ変わります。

260,000円(税込み)
【一般価格】
※一般価格でお申し込みの方には、「日経クロストレンド セミナープラス版」を1年(冊子は毎月1回 14日発行、年12冊)ご利用いただけます。Webサイトのご利用・送本開始はセミナー終了後を予定しております。

受講対象 こんな人におすすめです

  • 機械学習では何ができ、どう実装し、分析するのか把握したい方
  • 自社サービスに機械学習を導入検討中のマネージャーやエンジニアの方
  • 機械学習のデータを社内外からどのような方針で集めたらいいのかわからない方
定員 30名
※最少開催人数(10名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
備考 <ノートパソコンの持参をお願いいたします>
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、当日必ずセミナー会場へお持ちください。
主催 日経ビッグデータ・日経クロストレンド

講師紹介

吉崎 亮介

キカガク 代表取締役社長

1991年生まれ。京都府綾部市出身。舞鶴工業高等専門学校本科・専攻科にて画像処理(AR)、ロボット工学、制御工学の研究に従事。京都大学大学院にて機械学習による製造業のプロセス改善に従事。修士2回生で化学工学界で世界最高峰の国際学会ADCHEMにて最優秀若手研究賞を受賞。大学院時代は研究だけでなく、音声解析ベンチャーでの長期インターンや、複数のハッカソンにも参加し、最優秀賞を獲得。大学院卒業後、株式会社SHIFTに入社し、新卒1年目から日本最大規模のゲーム開発者カンファレンスCEDEC2016の招待講演を単独で登壇。株式会社Caratを共同創業した後、2017年1月に株式会社キカガクを設立。同年4月 SOMPOホールディングス主催 Data Science BOOTCAMP メンターに選抜、同年6月 日本マイクロソフト株式会社・株式会社Preferred Networks公認のデータサイエンス人材養成トレーナーに認定。

ゲストスピーカー:加藤 拓巳

本田技研工業
ビジネス開発統括部 ビジネスアナリティクス課 アナリスト

本田技研工業 ビジネス開発統括部 ビジネスアナリティクス課 アナリスト。慶應義塾大学理工学部管理工学科で統計学を専攻、 筑波大学ビジネス科学研究科で修士(経営学)課程を修了。調査・アナリティクス・マーケティングによる戦略導出・意思決定支援が専門。本田技研工業では、商品企画・ブランド戦略・知覚品質等のプロジェクトに従事。また、マーケティングサイエンスの研究にも取り組み、KES・人工知能学会・電気学会等で研究を発表。


事前ダウンロードのご案内

Windows用Python【環境構築】手順書
Mac用Python【環境構築】手順書


【お申し込み注意事項】

  • ※満席になり次第、申込受付を締め切らせていただきますので、お早めにお申し込みください。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。申し込んだ方の都合が悪くなった場合は、代理の方が出席くださいますようお願いいたします。
  • ※受講料のお支払い: お支払方法が「請求書」の方には、後日、受講証・請求書を郵送いたします。ご入金は銀行振込でお願いいたします。なお、振込手数料はお客様のご負担となりますのであらかじめご了承ください。
  • ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※会場までの交通費や宿泊費は、受講される方のご負担となります。
  • ※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。