会場でパソコンを使いながら学ぶ、速習セミナーです。持ち込み可ですので必要スペックをご確認ください。
先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： (リンク ») ）では、人工知能・AI、機械学習関連のセミナーや書籍発行を行っておりますが、このたび「データ処理から機械学習入門 一日速習セミナー」と題するセミナーを、 講師に 太田桂吾 氏（応用技術（株） ソリューション本部）をお迎えし、 2017年7月20日（木）10:30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階502会議室（千代田区錦町）で開催いたします。 受講料は、 一般：55,000円（税込）、 弊社メルマガ会員： 50,000円（税込）、 アカデミック価格は41,000円となっております（受講料には資料代、弁当代、PC代含を含みます）。
セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP（ (リンク ») ）で受け付けております。
質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。
機械学習／ディープラーニングの専門書は多く出版されていますが、数学の知識が前提であり、特定の分野にスポットをあてたものが多いのが現状です。
本セミナーでは、データとは何かの定義から、ディープラーニングまで平易に解説し、セミナーが終わればすぐに実践できることを目指します。
ご好評を得た機械学習の一日速習セミナーをさらに実用的にアレンジ、パソコンを用いながら学べるようにいたしました。
1）セミナーテーマ及び開催日時
テーマ：データ処理から機械学習入門 一日速習セミナー
開催日時：2017年7月20日（木）10:30～16:30
会 場：ちよだプラットフォームスクウェア 502会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
参 加 費：55,000円（税込） ※ 資料代、弁当代、PC代含
＊ メルマガ登録者は 50,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 41,000円（税込）
講 師： 太田桂吾 氏（応用技術（株） ソリューション本部）
2）申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト（ (リンク ») ）からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。
3）セミナープログラムの紹介
1. データ処理の基本
1）データの定義
2）扱うデータの特性を把握する
a）時間軸/場所の考慮
b）データを発生させるもの
3）データの前処理
a）データの抜け、 異常値への対応
b）データの量を調整する(増やす/減らす）
c）データの次元を削減する
4）ディープラーニングの精度を上げるためにどのようなデータを用意するか？
a）必要となるデータの量
b）データクレジング
c）フレームワークでの処理
5）サンプルデータの説明
a）デモで使用するサンプルデータの説明
2. 機械学習／ディープラーニングの数理・確率論
～対象物を数値情報へ変換する～
1）画像を数値情報へ変換する
2）言語を数値情報へ変換する
3）音を数値情報へ変換する
4）状態を数値情報へ変換する
3. 機械学習の基礎と実践
1）機械学習の基本
a）データがモデルをつくる
b）結果をどう受け取るべきか
2）学習の種類
a）教師あり学習の基本
b）教師なし学習の基
c）強化学習の基本
3） Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
a）使用可能なオープンソース一覧
b）Pythonの設定（Windows7/10 端末の例）
4） サンプルデータを機械学習で処理
a）何を導き出したいか？の定義
b）使用できるモデルは？
c）Pythonを実行し結果を得る
5）機械学習のプログラム解説
4. ディープラーニングの基礎と実践
1）Windowsでディープラーニング環境をオープンソースにて構築
a）TensorFlow環境の構築
★ 実践形式（ハンズオン形式）
b）Chainer環境の構築
★ 実践形式（ハンズオン形式）
2）機械学習とディープラーニングの違いは？
a）ニューラルネットワークとは
b）生じた誤差の吸収
c） 特微量の抽出／学習の方法
3）ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
a）畳み込みニューラルネットワーク
CNN(Convolutional Neural Network）
★ 実践形式（ハンズオン形式）
b）再帰型ニューラルネットワーク
RNN(Recurrent Neural Network）
★ 実践形式（ハンズオン形式）
c）強化学習(Deep Q-learning）
★ 実践形式（ハンズオン形式）
4）プログラム解説
a）TensorFlowの解説
b）Chainerの解説
5）解析結果の考察とチューニング
a）TensorFlow
★ 実践形式（ハンズオン形式）
b）Chainer
★ 実践形式（ハンズオン形式）
6）精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか？
★ 実践形式（ハンズオン形式）
7）過学習の判断基準
8）その他、実践にあたり注意すべきこと
5. このセミナーだけで終わらせないために
1）twitter/ブログを通じた情報の収集
2）より高速な環境を求める場合
4）講師のご紹介
太田桂吾 氏（応用技術（株） ソリューション本部）
【講師経歴】
1990年3月 岡山大学 文学部卒業、同年4月 応用技術株式会社入社
多くのWEBシステム構築に携わる。
近年はデータマイニング技術の応用に携わる。ネットワークスペシャリスト
1）データ処理の基本
2）機械学習の基本
3）ディープラーニングの基本
4）Windows＋オープンソース環境で作る機械学習・ディープラーニング開発環境とその動かし方
【活動】
一般企業向けの機械学習・ディープラーニングセミナー開催を多数している。
5）セミナー対象者や特典について
★ アカデミック価格：学校教育法にて規定された国、 地方公共団体、 および学校法人格を有する大学、 大学院の教員、 学生に限ります。
★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
●セミナー対象者
データ処理・機械学習・ディープラーニングセミナーをこれから始めたい人
●セミナーで得られる知識
1）データ処理の基本
2）機械学習の基本
3）ディープラーニングの基本
4）Windows＋オープンソース環境で作る機械学習・ディープラーニング開発環境とその動かし方
☆詳細とお申し込みはこちらから↓
(リンク »)
●お申し込みの際の注意事項
６）注意事項
1. 使用するパソコンについて
本セミナーで使用するパソコンは弊社でご用意いたします。
お客様がご自身でパソコンを持ち込むことも可能です。
その場合はセミナー参加費より6,000 円値引きいたします。
パソコンの持ち込みはお申し込み時にお申し付けください。
※ 特に何もご連絡がなかった場合は人数分ご用意いたします。
2. 必要なスペック
本セミナーで用いるOSはWindows7または10の64bit版（メモリ4G以上）となります。
3. メルマガ会員2名同時申込について
同時申し込みにて2人目は参加費が無料となります。
PCレンタルが必要な場合は6,000 円（PC 代実費）のみご負担お願い申し上げます。
4. 申込締め切りにつきまして
パソコン手配の都合のため本セミナーの申込締め切りは原則 7月13日（木）とさせていただきます。ただし、パソコンを持ち込まれる場合は前日までお受けすることが可能です。
（※お詫びと訂正：WEB上の表記が7月1日（木）となっておりました。ダウンロード用のちらしの日程は正しいものが記載されていましたが、WEB上で誤りがありました。お詫びして訂正します。）
5. 申込後のキャンセルについて
開催日まで8日以降のキャンセルは受け付けておりません
（ご都合の悪い場合は代理の方がご出席ください）
（セミナーが中止になった場合、弊社から連絡のうえキャンセル扱いとし、入金済みの場合、返金対応いたします）
上記、何卒ご承知おき頂きますようお願い申し上げます。
7）関連セミナーのご案内
1）医療・ヘルスケア分野でのAI・ビッグデータ活用の最新動向
日時 2017年7月12日（水）13:30～16:30
☆詳細とお申込みはこちらから↓
(リンク »)
2）Chainerを用いたディープラーニングのプログラム作成法
日時 2017年7月21日（金）13:30～16:30
☆詳細とお申込みはこちらから↓
(リンク »)
3）ビッグデータのビジネス活用術
日時 2017年8月22日（火）10:30～16:30
☆詳細とお申込みはこちらから↓
(リンク »)
以上
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
先端技術情報や市場情報を提供している(株)シーエムシー・リサーチ（千代田区神田錦町： (リンク ») ）では、人工知能・AI、機械学習関連のセミナーや書籍発行を行っておりますが、このたび「データ処理から機械学習入門 一日速習セミナー」と題するセミナーを、 講師に 太田桂吾 氏（応用技術（株） ソリューション本部）をお迎えし、 2017年7月20日（木）10:30より、 『ちよだプラットフォームスクエア』5階502会議室（千代田区錦町）で開催いたします。 受講料は、 一般：55,000円（税込）、 弊社メルマガ会員： 50,000円（税込）、 アカデミック価格は41,000円となっております（受講料には資料代、弁当代、PC代含を含みます）。
セミナーの詳細とお申し込みは、 弊社のHP（ (リンク ») ）で受け付けております。
質疑応答の時間もございますので、 是非奮ってご参加ください。
機械学習／ディープラーニングの専門書は多く出版されていますが、数学の知識が前提であり、特定の分野にスポットをあてたものが多いのが現状です。
本セミナーでは、データとは何かの定義から、ディープラーニングまで平易に解説し、セミナーが終わればすぐに実践できることを目指します。
ご好評を得た機械学習の一日速習セミナーをさらに実用的にアレンジ、パソコンを用いながら学べるようにいたしました。
1）セミナーテーマ及び開催日時
テーマ：データ処理から機械学習入門 一日速習セミナー
開催日時：2017年7月20日（木）10:30～16:30
会 場：ちよだプラットフォームスクウェア 502会議室
〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
参 加 費：55,000円（税込） ※ 資料代、弁当代、PC代含
＊ メルマガ登録者は 50,000円（税込）
＊ アカデミック価格は 41,000円（税込）
講 師： 太田桂吾 氏（応用技術（株） ソリューション本部）
2）申し込み方法
シーエムシー・リサーチの当該セミナーサイト（ (リンク ») ）からお申し込みください。 折り返し、 聴講券、 会場地図、 請求書を送付いたします。
3）セミナープログラムの紹介
1. データ処理の基本
1）データの定義
2）扱うデータの特性を把握する
a）時間軸/場所の考慮
b）データを発生させるもの
3）データの前処理
a）データの抜け、 異常値への対応
b）データの量を調整する(増やす/減らす）
c）データの次元を削減する
4）ディープラーニングの精度を上げるためにどのようなデータを用意するか？
a）必要となるデータの量
b）データクレジング
c）フレームワークでの処理
5）サンプルデータの説明
a）デモで使用するサンプルデータの説明
2. 機械学習／ディープラーニングの数理・確率論
～対象物を数値情報へ変換する～
1）画像を数値情報へ変換する
2）言語を数値情報へ変換する
3）音を数値情報へ変換する
4）状態を数値情報へ変換する
3. 機械学習の基礎と実践
1）機械学習の基本
a）データがモデルをつくる
b）結果をどう受け取るべきか
2）学習の種類
a）教師あり学習の基本
b）教師なし学習の基
c）強化学習の基本
3） Windowsで機械学習環境をオープンソースにて構築
a）使用可能なオープンソース一覧
b）Pythonの設定（Windows7/10 端末の例）
4） サンプルデータを機械学習で処理
a）何を導き出したいか？の定義
b）使用できるモデルは？
c）Pythonを実行し結果を得る
5）機械学習のプログラム解説
4. ディープラーニングの基礎と実践
1）Windowsでディープラーニング環境をオープンソースにて構築
a）TensorFlow環境の構築
★ 実践形式（ハンズオン形式）
b）Chainer環境の構築
★ 実践形式（ハンズオン形式）
2）機械学習とディープラーニングの違いは？
a）ニューラルネットワークとは
b）生じた誤差の吸収
c） 特微量の抽出／学習の方法
3）ディープラーニングを分類し、その特徴を把握する
a）畳み込みニューラルネットワーク
CNN(Convolutional Neural Network）
★ 実践形式（ハンズオン形式）
b）再帰型ニューラルネットワーク
RNN(Recurrent Neural Network）
★ 実践形式（ハンズオン形式）
c）強化学習(Deep Q-learning）
★ 実践形式（ハンズオン形式）
4）プログラム解説
a）TensorFlowの解説
b）Chainerの解説
5）解析結果の考察とチューニング
a）TensorFlow
★ 実践形式（ハンズオン形式）
b）Chainer
★ 実践形式（ハンズオン形式）
6）精度を上げるためにいかにパラメータを最適化するか？
★ 実践形式（ハンズオン形式）
7）過学習の判断基準
8）その他、実践にあたり注意すべきこと
5. このセミナーだけで終わらせないために
1）twitter/ブログを通じた情報の収集
2）より高速な環境を求める場合
4）講師のご紹介
太田桂吾 氏（応用技術（株） ソリューション本部）
【講師経歴】
1990年3月 岡山大学 文学部卒業、同年4月 応用技術株式会社入社
多くのWEBシステム構築に携わる。
近年はデータマイニング技術の応用に携わる。ネットワークスペシャリスト
1）データ処理の基本
2）機械学習の基本
3）ディープラーニングの基本
4）Windows＋オープンソース環境で作る機械学習・ディープラーニング開発環境とその動かし方
【活動】
一般企業向けの機械学習・ディープラーニングセミナー開催を多数している。
5）セミナー対象者や特典について
★ アカデミック価格：学校教育法にて規定された国、 地方公共団体、 および学校法人格を有する大学、 大学院の教員、 学生に限ります。
★ 2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合2人目は無料です。
●セミナー対象者
データ処理・機械学習・ディープラーニングセミナーをこれから始めたい人
●セミナーで得られる知識
1）データ処理の基本
2）機械学習の基本
3）ディープラーニングの基本
4）Windows＋オープンソース環境で作る機械学習・ディープラーニング開発環境とその動かし方
☆詳細とお申し込みはこちらから↓
(リンク »)
●お申し込みの際の注意事項
６）注意事項
1. 使用するパソコンについて
本セミナーで使用するパソコンは弊社でご用意いたします。
お客様がご自身でパソコンを持ち込むことも可能です。
その場合はセミナー参加費より6,000 円値引きいたします。
パソコンの持ち込みはお申し込み時にお申し付けください。
※ 特に何もご連絡がなかった場合は人数分ご用意いたします。
2. 必要なスペック
本セミナーで用いるOSはWindows7または10の64bit版（メモリ4G以上）となります。
3. メルマガ会員2名同時申込について
同時申し込みにて2人目は参加費が無料となります。
PCレンタルが必要な場合は6,000 円（PC 代実費）のみご負担お願い申し上げます。
4. 申込締め切りにつきまして
パソコン手配の都合のため本セミナーの申込締め切りは原則 7月13日（木）とさせていただきます。ただし、パソコンを持ち込まれる場合は前日までお受けすることが可能です。
（※お詫びと訂正：WEB上の表記が7月1日（木）となっておりました。ダウンロード用のちらしの日程は正しいものが記載されていましたが、WEB上で誤りがありました。お詫びして訂正します。）
5. 申込後のキャンセルについて
開催日まで8日以降のキャンセルは受け付けておりません
（ご都合の悪い場合は代理の方がご出席ください）
（セミナーが中止になった場合、弊社から連絡のうえキャンセル扱いとし、入金済みの場合、返金対応いたします）
上記、何卒ご承知おき頂きますようお願い申し上げます。
7）関連セミナーのご案内
1）医療・ヘルスケア分野でのAI・ビッグデータ活用の最新動向
日時 2017年7月12日（水）13:30～16:30
☆詳細とお申込みはこちらから↓
(リンク »)
2）Chainerを用いたディープラーニングのプログラム作成法
日時 2017年7月21日（金）13:30～16:30
☆詳細とお申込みはこちらから↓
(リンク »)
3）ビッグデータのビジネス活用術
日時 2017年8月22日（火）10:30～16:30
☆詳細とお申込みはこちらから↓
(リンク »)
以上
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
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お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
