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【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/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 2021-06-02（水）　9:30～16:30
講師 セカンドサイト株式会社
栢本　淳一　氏　執行役員
奥澤　創一郎　氏　マネジャー

【栢本　淳一　氏】
東京工業大学工学部、筑波大学大学院卒業、大手金融データ分析・コンサルティング会社、大手金融機関（銀行）、大手外資系コングロマリット会社、中堅JASDAQ上場証券会社の執行役員チーフデータサイエンスオフィサーを経て、2020年11月セカンドサイト株式会社に執行役員として参画

【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
・ディープラーニング・プログラミング
・Keras、TensorFlow、PyTorchなどディープラーニングライブラリの導入
・GAN、BERTの触り
・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
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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4/13(火)開催 第1回セミナー、5/7(金)開催 第2回セミナー、5/19(水)開催 第3回セミナー の受講をおすすめします。
・機械学習の未経験者の方は、本セミナーの受講前に5/7(金)開催 第2回セミナー、5/19(水)開催 第3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3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：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
　（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
　（a）オートエンコーダー
　（b）デモ体験
（５）インスタンスセグメンテーション
　（a）Mask-RCNNとは
　（b）デモ体験

３．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

４．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 ※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5/26(水)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し込みされます場合、2回分の回数券が必要となります。
※昼食をご用意いたします。

＜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。
● Google Colaboratory環境で実習をおこないます。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。
● ご自身のPC (セミナー当日使用するPC)に、予めGoogle Chrome(無料)のインストールをお済ませください。

【注意事項】
● 本セミナーはZoomを使ってオンライン配信します。オンライン受講の方は、Zoomの利用が可能なメールアドレスをセミナーお申し込み時にフォームにご入力ください。
● 本セミナーではビジネスチャットツール「Slack」上で質問受付を行います。必ずSlackに登録可能なメールアドレス(Gmail、Yahooメール等)をセミナーお申し込み時にフォームにご入力ください。

【お申し込み後の流れ】
● 開催1週間前
・事前配付教材、動作確認のご案内をメールにてお送りします。開催前日までに、メールの案内に沿って必要なツール(無料)のインストールと動作確認をご自身のPC(セミナー当日使用するPC)でおこなってください。
・ご登録のアドレス宛にSlackへの招待メールを配信します。スマートフォンやタブレットでSlackを使用予定の方は、Slackのアプリ(無料)を予めダウンロードしてください。
・各ツールのインストールや動作確認についてのご質問はSlackにて受け付けます。Slack上での質問受付期間は、各セミナーの開催1週間前からアーカイブ配信終了時までとなります。（※アーカイブ配信は、オンライン受講の方のみご視聴いただけます）
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● 開催前日
・セミナー視聴用URLとセミナー資料をメールにてお送りいたします。
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● 開催当日
・9：10から事前サポートと動作確認の時間を設けます。事前準備がお済みでない方、操作にご不安のある方はお早めにご来場ください。 

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