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金融セミナーのセミナーインフォ > セミナー情報 > 【会場受講】第4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

【会場受講】第4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、異常検知の実用化事例から、最先端技術までを演習・デモで挑戦!~
本セミナーは終了致しました。
開催日時 2020-10-08(木) 9:30~16:30
講師
DATUM STUDIO株式会社 取締役副社⻑ CAO 里 洋平 氏
DATUM STUDIO株式会社
取締役副社⻑ CAO
里 洋平 氏

R言語の東京コミュニティTokyo.R創立者 ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事 その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立 Pythonデータサイエンスワークショップ講師経験豊富 著書「データサイエンティスト養成読本」(技術評論社)「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」(ソフトバンククリエイティブ)「Rではじめるビジネス統計分析」(翔泳社) 「戦略的データマイニング (シリーズ Useful R 4)」(共立出版)「Rパッケージガイドブック」(東京図書)「したっぱエンジニア、経営に成功して億万長者になる」(技術評論社)「パーフェクトR」(技術評論社)「改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく!]」(技術評論社) 等

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10/1(木)12時です。(開催1週間前に資料の一部を送付するため)
※ 当日会場受講の方には昼食をご用意いたします。
※ 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。 
概要 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。
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、技術だけでなく、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。講義日前後の数日間も講師とSlackを使ってインタラクティブにやりとりしていただけます。

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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・プログラミング入門
・画像分類、異常検知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での基本的なデータ処理操作経験
・Pythonでの基本的な回帰分析操作経験
・Pythonでの基本的なデータハンドリング経験
・Python機械学習ライブラリの導入
・Pythonでの基本的な機械学習プログラミング経験
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事前学習のご案内
Pythonプログラミングの未経験者の方には、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>9/10(木)開催「【データサイエンス超入門】Excel演習で可視化!仮説思考によるPDCAのすすめ」
<第2回>9/18(金)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・WEBスクレイピング」
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:★★★☆☆(実務~1年程度)
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.深層学習基礎
(1)深層学習概論
(2)ニューラルネットワーク
(3)活性化関数
(4)誤差関数
(5)最適化アルゴリズム
(6)誤差逆伝播法
(7)プログラミング演習1

2.Pythonによる深層学習の実行
(1)深層学習の様々なライブラリ
 (a)TensorFlow
 (b)Keras
 (c)CNTK
 (d)Chainer
 (e)PyTorch
(2)Keras
 (a)Kerasとは
 (b)Kerasの基本操作
(3)DNN(Deep Neural Network)
 (a)DNNとは
 (b)DNNの実行
(4)プログラミング演習2

3.深層学習を用いた画像分類
(1)従来の画像分類
(2)CNN(Convolutional Neural Network)
 (a)CNNとは
 (b)CNNの実行
(3)プログラミング演習3

4.異常検知
(1)デモ体験
(2)プログラミング演習4

5.畳み込みオートエンコーダー
(1)デモ体験
(2)プログラミング演習5

6.最先端ディープラーニングエンジニアリングデモ
(1)体感!GAN(Generative Adversarial Network:敵対的生成モデル)超入門デモ
(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)超入門デモ

7.質疑応答 ※ 講義中の録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
カテゴリ 技術コース 事業戦略・マーケティング
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TEL : 03-3239-6544   E-mail : customer@seminar-info.jp
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【会場受講】三井住友海上のデジタル人財育成の取組み
開催日時  :  2020-10-22(木) 9:30~12:30