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【会場受講】第3回【データサイエンス実務応用】Pythonで実践！ディープラーニング

～画像分類/生成、物体検出、自然言語処理の実用化事例を演習で挑戦！～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2020-08-04（火）　9:30～16:30
講師 セカンドサイト株式会社
高山　博和　氏　代表取締役CEO 兼 CAO
奥澤　創一郎　氏　マネジャー

【高山　博和　氏】
京都大学大学院卒業後、大手コンサルティングファームに入社し、2012年株式会社グリフィン・ストラテジック・パートナーズに参画、2016年セカンドサイト株式会社を設立し、取締役COO（最高執行責任者）/CAO（最高分析責任者）を経て現職に就任　経営計画策定、事業企画、営業改革等のコンサルティング案件や金融のリスク管理やマーケティング等のアナリティクス案件に従事し、当社では、主にアナリティクス技術を活用したクライアントの課題解決支援や機械学習モデルの構築・導入支援業務を推進

【奥澤　創一郎　氏】
外資系コンサルティング会社にて約10年間、金融業・流通業を中心として、データ活用のコンサルティング、BI/DWHに関するシステム構築の案件を多数経験　セカンドサイト入社後は、アナリティクス分析の案件でデータ分析・モデル構築に従事

概要 現在、画像処理、自動運転、自然言語処理、異常検知等、非構造化データ解析の複数課題において人間の性能を凌駕するようになっています。これらに共通して使われているのが深層学習（ディープラーニング）技術です。機械学習、AI、ディープラーニング・・・いろいろな言葉が世の中に出てきていますが、意外とその違いを正しく説明できる人は少ないです。深層学習とは、人や動物の脳の神経回路をモデルにした、多層のニューラルネットワークによる機械学習の手法であり、いまやビジネスの様々な分野において生産性向上・産業競争力の発展に貢献しています。
今回のセミナーはAIの先端技術であるディープラーニングの技術を取り扱い、ディープラーニングの実務者を担うための第1ステップとなることを目的とします。

特別な環境構築が不要なGoogle Colaboratory(※)を利用し、いきなりデータサイエンスの実践トレーニングに入れます。（※Google Colaboratoryは機械学習・データ分析の自動化とその効率化を主目的に開発されたツールです。本セミナーでは主にJupyter Notebook環境を使います。）
Google Colaboratory上でPythonを使用して、ディープラーニングの基本的な考え方や、実装の仕方、実務でよく遭遇する課題へのアプローチの仕方等について、デモ・演習を交えて体験しながら学んでいただきます。それにより、ディープラーニングの基本概念や実践方法を習得することができます。
担当講師はこれまでアナリティクス技術を活用した金融のマーケティング、リスク管理等の案件に従事し、機械学習モデルの構築・導入支援業務を推進しております。

機械学習のどの問題設定に取り組む際にもまず、Pythonを用いてのデータの可視化を行い、データを理解することから始め、「視覚化デモ→演習→基礎理論学習」のサイクルを繰り返すことにより、「体感できた」「使えた」だけで終わることなく「腹落ち」して理解するレベルまでもっていくことができ、「どのようにアプローチすべきか」という観点が入るため、機械学習についての技術だけでなく、機械学習の実問題に対する思考プロセスも理解することができます。

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このセミナーで得られること
・ディープラーニングに関する基本的な知見と実用化事例
・Keras、TensorFlow、PyTorchなどディープラーニングライブラリの導入
・ディープラーニング・プログラミング
・画像処理（画像分類/生成）、異常検知、自然言語処理、物体検出における実用化事例を通じた理解
・GAN、BERTの触り
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本講座の受講に必要な前提知識
・Python機械学習ライブラリの導入
・Pythonでの基本的なデータ処理操作経験
・Pythonでの基本的な単回帰分析操作経験
・Pythonでの基本的なデータハンドリング経験
・Pythonでの基本的な機械学習プログラミング経験
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事前学習について
◆Pythonプログラミングの未経験者の方は、本セミナーの受講前に以下2講座の受講をおすすめします。
　＜第1回＞7月16日(木)開催 「【データサイエンス実務入門】Python導入からはじめる！
ビジネスデータ分析・スクレイピング・テキストマイニング」
　＜第2回＞7月29日(水)開催 「【データサイエンス実務基礎】Pythonで体感！はじめての機械学習」
◆機械学習の未経験者の方は、本セミナーの受講前に上記＜第2回＞セミナーの受講をおすすめします。
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セミナー難易度チャート *以下のような方を対象としています*
データ分析：★★☆☆☆（学習経験あり）
統計処理・プログラミング：★★☆☆☆（学習経験あり）
機械学習：★★☆☆☆（学習経験あり）
ビジネス力：★☆☆☆☆（実務未経験者OK）
※必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。
セミナー詳細 １．プログラミング基礎確認事例演習：第2回のおさらい＆準備
（１）機械学習ライブラリ入門
　（a）Numpy、pandas、Matplotlib、scikit-learnなど
（２）データの扱い方
　（a）データクレンジング
　（b）グラフ描画
　（c）テキストマイニング
（３）機械学習の考え方・使い方
　（a）Pandas・Matplotlibを使ったデータ探索
　（b）特徴量設計
　（c）決定木・ロジスティック回帰・勾配ブースティング・ニューラルネットワークを使用したモデリング

２．ハンズオン[1]：基本事例
（１）基本的なアルゴリズム
（２）ライブラリの扱い方、実装方法
　（a）Keras、PyTorch導入と基本操作
（３）画像分類：デモ体験、プログラミング演習
　（a）従来のモデル
　（b）畳み込みニューラルネットワーク
（４）異常検知：デモ体験、プログラミング演習
　（a）畳み込みオートエンコーダー

３．ハンズオン[2]：応用事例
（１）応用例の紹介
　（a）物体検出
　（b）インスタンスセグメンテーション
　（c）姿勢推定
　（d）画像生成
　（e）自然言語処理
（２）物体検出を体験

４．最先端ディープラーニング技術デモ
（１）体感！GAN（Generative Adversarial Network：敵対的生成モデル）超入門
（２）体感！BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers：Transformerを活用した双方向的エンコード表現）超入門

５．サイエンスからエンジニアリングへ、どのように自走するか？

６．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
補足事項 ご自身のPCで演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。ノートPCをご持参ください。
【事前準備について】
※ インターネットを使用します。Wi-Fi環境をご用意いたしますので、接続可能なPCをご持参ください。
※ WebブラウザはGoogle Chromeを使用します。開催前日までにご自身のPC (セミナー当日使用するPC)に必ずダウンロードしてください。
※ 事前配布資料「Google Colaboratory 接続の手順書」を開催1週間前にメール送付します。
※ Google Colaboratory 環境で実習していただきます。事前に本セミナー専用のGoogle アカウントをご用意ください。詳しくは「Google Colaboratory 接続の手順書」内にてご案内します。
※ 「Google Colaboratory 接続の手順書」の内容についてはセミナー当日の講義冒頭で簡単に解説しますが、開催前日までにご自身のPC (セミナー当日使用するPC) で本手順書に沿って動作確認をおこなってください。
※ 前日までに動作確認ができなかった方のために、セミナー当日の9：10から会場にて事前サポートと動作確認のお時間を設けます。ご希望の方はお早めにご来場ください。
※ 本セミナーではSlack上で質問受付を行います。申込み時に必ずSlackに登録可能なメールアドレスをフォームにご入力ください。開催日1週間前に、ご登録のアドレスをSlackにご招待します。

※ こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。
※ 本セミナーのキャンセル期限は7/28(火)12時です。（開催1週間前に資料の一部を送付するため）
※ 回数券を使用して当セミナーにお申込されます場合、2回分の回数券が必要となります。
※ 当日は昼食をご用意いたします。 

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