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セミナー情報
SEMINAR INFORMATION
金融セミナーのセミナーインフォ > セミナー情報 > 【長期配信】【基礎から学ぶ】データサイエンス基礎／機械学習・AIの実践
関連のテーマを扱ったセミナーが多数ございます
【長期配信】【基礎から学ぶ】データサイエンス基礎／機械学習・AIの実践 |
本セミナーは終了致しました。
| 受講区分 | オンライン |
|---|---|
| 配信期間 | 2024-04-01（月）13:00 ～ 2024-06-28 (金）13:00 |
| 講師 |
DataRobot Japan バイスプレジデント 小川 幹雄 氏
経歴:2016年DataRobot Japan創立期に立ち上げメンバーとして参画。 |
| 概要 |
本セミナーは2回のセミナーで構成され、データサイエンスの基本的な知識や機械学習・AIの基本的な知識を解説いたします。 Part1.【基礎から学ぶ】データサイエンス基礎 このセッションでは、データサイエンスの基礎知識を学びたい方々を対象に、以下の内容を講義します。 データサイエンスにおける可視化やモデル、最適化のそれぞれの役割やメリット、デメリットについて概要を解説します。可視化によってデータの情報を視覚化した際の注意点について紹介します。また、モデルの作成や最適化手法の基本的な考え方についても簡潔に解説します。 限られた時間内でデータサイエンスの基本的な知識を習得することを目標としています。詳細な理論や実践的な手法については触れませんが、基礎的な概念や考え方を理解することで、より深い学習への基盤を築くことができます。 Part2.【基礎から学ぶ】機械学習・AIの実践 このセッションでは、機械学習・AIを実践で使う上で最低限必要な基礎知識を学びたい方々を対象に、以下の内容を講義します。 機械学習がどういう仕組みで動くものか、どういった種類があるのかという全体像から始まり、機械学習・AIのためのデータ準備やモデル構築と解釈の流れについて解説します。 限られた時間内で機械学習・AIの基本的な知識を習得することを目標としています。 詳細な理論や実践的な手法については触れませんが、基礎的な概念や考え方を理解することで、より深い学習への基盤を築くことができます。 |
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| セミナー詳細 |
Part1.【基礎から学ぶ】データサイエンス基礎 １．データサイエンスの種類 （１）データ集計によるデータサイエンス （２）モデル化によるデータサイエンス （３）最適化によるデータサイエンス ２．機械学習モデルのアプローチ （１）機械学習モデルの動作 （２）統計モデルと機械学習モデルの違い ３．機械学習のテーマの探し方 （１）仮説を立てることの重要性 （２）ひらめくポイント Part2.【基礎から学ぶ】機械学習・AIの実践 １．機械学習・AIの全体像 （１）機械学習・AIの動作の考え方 （２）機械学習・AIの代表的な種類 ２．機械学習・AIモデル構築までのステップ （１）データ準備 （２）モデル構築 （３）モデル解釈 |
| 補足事項 |
■開催形式：長期配信（配信期間内は土日祝を含めいつでも何度でも視聴可能です） ■講義時間：約1.5時間 ■視聴案内：お申し込み後3営業日以内に「視聴に関するご案内・視聴URL」をお送りします。 ■支払期限：お申し込みから1か月以内にお支払いをお願いいたします。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ※配信画面の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。 ※アプリからID・Passを入力してのご視聴はいただけません。 アクセス制限がある場合は、個人所有の端末等でご視聴をお願いします。 ※ご使用PC、ネットワークにかかるセキュリティ制限がある場合、事前に社内ご担当部署等にご確認をお願いします。 ※講師との名刺交換は承っておりません。 ※講師へのご質問は、ご送付する資料に記載の講師連絡先へ直接ご連絡ください。 【受講証明書発行可能】 社内申請やCPE単位申請のため「受講証明書」が必要な方は受講後に発行が可能です。動画をご視聴後にご連絡ください。（※CPE単位申請にご利用の際は、申請条件についてご自身で事前確認をお願いします。弊社で単位取得を保証するものではございません。） |
| キャンセル ポリシー |
※お申し込み後のキャンセルはお受けできませんのでご了承ください。 ※イベント提供期間に視聴されなかった場合においても受講料のお支払が発生いたします。 ※受講料をお支払いただいた方におかれましても、イベント提供期間外の動画提供ならびにご視聴は不可となっております。 |
| カテゴリ | AI・デジタル関連 リバイバル配信/長期配信 |
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| 関連キーワード |
| お問い合わせ先 |
株式会社セミナーインフォ TEL ： 03-3239-6544 E-mail ： seminar-operation@seminar-info.jp お問い合わせフォーム 申込規約・全額返金保証の規約 |
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