セミナー紹介

AI(人工知能)ブームの立役者である機械学習。国内でも、機械学習技術の活用は業界を問わず急速に広がっています。機械学習エンジニアに対するニーズも高まる一方です。機械学習の知識やスキルを会得したいと考えている人は少なくないでしょう。

機械学習をマスターするには、数学をはじめいくつもの知識を身につける必要があります。本セミナーは、それを最短コースで習得するための講座です。

機械学習とは何かを押さえた上で、機械学習システムの開発に欠かせないプログラミング言語、Pythonの基本を解説します。さらに、「回帰」「分類」という主要な2種類の機械学習モデルを取り上げ、その本質を理解するために重要となる数学の概念を紹介します。講義だけでなく、実際に機械学習のコードを動かして体験することで、理解を深めます。

講師は、大人気書籍『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』の著者である赤石雅典氏。書籍をテキストとして使いながら、勘所を分かりやすく解説します。是非ご参加ください。

演習ではPythonのプログラムコードを利用します。Pythonだけでなく、JavaやRubyなど何らかのプログラミング言語をご存じの方なら無理なくご参加いただけます。

開催概要

セミナー名 人気書籍『ディープラーニングの数学』著者が教える!
最短コースで分かる機械学習
日時 2019年 11月 7日(木) 10:00~16:30(開場9:30)
会場 エッサム神田ホール2号館
東京・神田
JR神田駅(東口・北口・西口)、東京メトロ銀座線神田駅 徒歩2分
受講料

69,800円(税込み)

<受講特典>
●書籍
「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」

赤石雅典著、定価2,900円+税
をもれなく進呈いたします。(当日会場でお渡しいたします)

ディープラーニングの本質を理解するために必要な「数学」を「最短コース」で学べる本です。ディープラーニングの理解には欠かせない数学を高校1年生レベルから、やさしく解説します(微分、ベクトル、行列、確率など)。最短コースで理解できるように、解説する数学の分野は必要最低限のものだけに絞り、その相関関係を特製の綴込マップにまとめました。また、数学を使ってイチから記述したコードをJupyter Notebook形式で提供しますので実際に動かしながら学ぶことができます。

定員 40名
備考 【受講者の皆様にお願い】

本セミナーではPCを利用した演習を実施します。必ずノートPCをご持参ください。ノートPCに必要な要件は以下の通りです。
また演習では、米IBMのクラウドサービスを利用します。IBMアカウント(クレジットカード登録なしで可能なライト・アカウント)のご登録も事前に済ませていただけますよう、お願いいたします。

◎ノートPCとネットワーク環境

      《ノートPC》
    • OSはWindows / Macどちらでもかまいません。

      《Webブラウザー》
    • Google Chrome / Firefox いずれかの最新バージョンをインストールしてください。

      《ネットワーク》
    • 無線LANに接続可能なPCをお持ちください。無線LANでインターネットに直接接続可能なPCを使うことが前提になりますので、必ず事前にご確認ください。無線LANの環境は、会場で用意します。

◎アカウントのご登録

事前に、「IBM Cloudライト・アカウント」のご登録と、機械学習の実行環境「Jupyter Notebook」の設定を済ませてください。
手順は、以下のWebサイト(講師が執筆)からご確認ください。
https://qiita.com/makaishi2/items/3c95058bab17b22e10d6

主催 日経 xTECH 日経コンピュータ 日経Linux

講師紹介

赤石 雅典

AIエンジニア

1985年、東京大学工学部計数工学科卒、1987年、東京大学工学系研究科計数工学専修コース修士課程修了後、日本アイ・ビー・エムに入社。東京基礎研究所研究員として数式処理システムの研究開発に従事。1993年、SE部門に異動し、主にオープン系システムのインフラ設計・構築及びアプリケーション設計を担当。2013年、スマーターシティ事業、2016年、ワトソン事業部に異動し、今に至る。入社以来IT・AI系の様々な領域を経験し、IT基盤系からDB設計・アプリ開発・プログラム言語・SQLチューニングはもとより、Watson・機械学習まで一通り語れるのが自慢。著作に『Watson Studioで始める機械学習・深層学習』(リックテレコム)がある。

プログラム

10:00-11:00
講義 機械学習入門
機械学習モデルと回帰・分類モデル/予測関数/損失関数/勾配降下法
11:00-12:00
講義・演習Jupyter Notebook/Python入門
Jupyter NotebookとWatson Studio/Python入門/NumPy入門
13:00-14:00
講義・演習回帰モデルと数学
線形回帰予測/平均二乗誤差/勾配降下法/繰り返しアルゴリズム/ライブラリの利用
14:00-15:00
講義・演習分類モデルと数学
シグモイド関数/交差エントロピー関数/繰り返しアルゴリズム/ライブラリの利用
15:30-16:30
講義ディープラーニングに必要な概念
ディープラーニングに必要な概念とその関係性

【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。クレジットカード払いの場合、受講証・請求書の郵送はありません。お支払い手続きにて決済が完了した後、以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容と受講証が表示されます。セミナー当日、ご自身で印刷した受講証をご持参いただくか、携帯端末などにMyPageから受講証を表示いただくようお願いいたします。
    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※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。また、お子さま連れでのご参加はご遠慮ください。
  • ※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。