豊富な演習で3日間でも
今後に活かせる実装力が身につく
機械学習実践コース

こんな方におすすめ

機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方

プログラミングで実問題に対して実装できる力を身につけたい方

実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方

キカガクが選ばれる理由

キカガクが選ばれる理由1

初学者でも安心のカリキュラム

本コースはオンライン動画とオフライン講義の形式で学習を進めます。事前予習動画を配布しており、初学者でも安心して受講可能な環境を提供しています。
セミナー受講後には、補講動画にてより深い内容や実務で活きるポイントを学ぶことができます。

キカガクが選ばれる理由2

実務で活きるスキルにフォーカス

キカガクにはコンサルティングを通して培った、実務で活きるノウハウがあります。
講義の中でも実問題と照らし合わせながら学習を進めることができるので、
本コース修了後には実務に活かせる基礎的な力を習得することが可能です。

キカガクが選ばれる理由3

実践的な演習で実力が身につく

学習→演習のサイクルを繰り返すキカガク流の講義では、理解して終わりではなく「使える」状態にまでもっていくことができます。
それぞれの演習では「どのようにアプローチするのか」という観点から入るため、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。

今だけ5時間分のE-Bookを無料プレゼント!

1 E-Book

  • 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは
  • AIを実務で使うための必須知識
  • ディープラーニングの得意な領域

2 Video

  • 15,000名が受講した人気講座(4時間分)
  • E資格補講動画サンプル(1時間分)

本コース受講後にできること

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実際の問題設定に対して、機械学習アルゴリズムを実装することができる

実際の問題設定に対して、機械学習アルゴリズムの実装を行うことができるようになります。受講後には機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に理解しているため、自身の問題設定に対しても適用することが可能です。
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予測精度向上のための試行錯誤のポイントがわかる

AIの予測精度向上のために必要な、データの前処理・ハイパーパラメータの調整などの試行錯誤のポイントを抑え、実装することができます。
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データの可視化を行い、データの理解を深めることができる

どの問題設定に取り組む際にもまず、データの可視化を行い、データを理解することから始まります。Pythonを用いてのデータの可視化を行い、データを視覚的に理解することができます。
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代表的な機械学習アルゴリズムの選定を行うことができる

それぞれの機械学習アルゴリズムの概要と特徴を理解して、アルゴリズムの選定を行うことができます。

受講生の声

Voice 01

不明点をその場で講師に聞き解決できた点が良かったです

Pangaea株式会社真栄田 義樹 さん

Voice 02

機械学習を学び始めたい方に
おすすめのセミナーです

株式会社モトジン・ドット・コムリ スン ヨン さん

経験豊富な講師陣

カリキュラム

 

事前学習

 

数学の基礎からPythonの基礎まで学ぶ

  • 受講必須
  • 必須受講日:特になし
  • このような方におすすめ
    実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方
40分イントロダクション・人工知能、機械学習、ディープラーニングとは
・機械学習に必要な数学
・機械学習の3大トピック
・内挿と外挿
50分微分・微分は「何」に使えるのか?
・導関数を求めよう
・微分の公式
・偏微分
40分・単回帰分析(数学)・「モデル」を決める
・「評価関数」を決める
・評価関数を「最小化」する
70分Python入門・プログラミングの環境構築
・変数
・基本構文
・複数の変数を扱う
・制御構文
・関数
40分単回帰分析(実装)・Numpyの数値計算
・Pandasによるデータベース操作
・Matplotlibでグラフ描画
・実データに対する単回帰分析の実装
60分線形代数・スカラー,ベクトル,行列
・行列の演算
・サイズ感
・転置,単位行列,逆行列
・ベクトルで微分
50分重回帰分析(数学)・「モデルを決める」
・「評価関数」を決める
・評価関数を「最小化」する
70分重回帰分析(実装)・行列演算の基礎
・パラメータの導出
・実データで演習
30分統計・主な統計量
・正規分布と3σ法
・スケーリング
30分外れ値を考慮した実装・外れ値除去
・モデル構築
・スケーリングとパラメータの確
15分ビジネス活用・現場で機械学習を導入できる人材とは
 

1日目

 

代表的な回帰の手法と代表的な前処理の方法を学ぶ

  • 参加必須
  • 必須受講日:特になし
  • このような方におすすめ
    実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方
9:30~10:00イントロダクション・機械学習とは?
・機械学習の開発フロー
・機械学習案件に必要な人材
・最適なモデル構築のプロセス
10:10 ~ 12:00プログラミング演習(予習内容の復習)・Pythonの基礎
13:00 ~ 14:10機械学習に用いられる代表的なライブラリ・Pandasでデータベース操作
・Matplotlibでグラフの描画
・scikit-learnで重回帰分析
14:20 ~ 14:40演習・重回帰分析の実装
14:40 ~ 15:30代表的な回帰の手法 1・多重共線性と過学習
・相関関係
・Lasso回帰
・Ridge回帰
15:40 ~ 17:30代表的な前処理 1・欠損値補完・除去
・カテゴリカル変数の取り扱い
・正規化
・標準化
 

2日目

 

回帰問題と前処理の応用と分類問題を学ぶ

  • 参加必須
  • 必須受講日:特になし
  • このような方におすすめ
    実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方
9:30 ~ 10:30演習 ・実データで前処理から重回帰分析の実装
10:40 ~ 11:00解説・演習の解説
・決定係数の確認
11:00 ~ 12:00 代表的な前処理 2 ・外れ値除去 : 3σ法とハンペル判別法
・特徴エンジニアリング
13:00 ~ 14:00 代表的な回帰の手法 2・線形回帰と非線形回帰の違い
・決定木
・サポートベクターマシン
・ニューラルネットワーク
14:10 ~ 14:30分類の問題設定に挑戦・分類の種類
・決定木の実装
14:30 ~ 15:30交差検証とハイパーパラメータの効率的な探索方法・ハイパーパラメータとは
・ホールドアウト法
・K-分割交差検証
・グリッドサーチ
・ランダムサーチ
・ベイズ最適化
15:40 ~ 16:40分類の代表的な手法・ロジスティック回帰
・K近傍法
・決定木
・サポートベクターマシン
・ニューラルネットワーク
・ランダムフォレスト
・Xgboost
16:50 ~ 17:30教師なし学習 ・主成分分析
・k-means
・演習:クラスタリングの結果を考察
 

3日目

 

評価指標と不均衡データの取り扱いを学ぶ

  • 参加必須
  • 必須受講日:特になし
  • このような方におすすめ
    実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方
9:30 ~ 10:30分類の評価指標・混同行列
・正解率 (Accuracy)
・適合率 (Precision)
・再現率 (Recall)
・F値
・ROC曲線
・ROC AUC
10:40 ~ 12:00不均衡データの取り扱い・不均衡データへのアプローチ方法
・SMOTEの実装
13:00 ~ 16:00実践演習・実データで分類問題
・前処理
・手法の選択
・モデルの最適化
・結果の可視化
16:10 ~ 17:30 解説・演習の解説
・セミナーの振り返り、今後の展望
 

補講動画

 

より実践的なデータセットを利用して得られた知識を深める

  • 必須受講日:特になし
  • このような方におすすめ
    実データに対してのアプローチを体系的に学びたい方
120分演習解説・ベースラインモデルの作成
・データへのアプローチ
・モデルへのアプローチ
・手法へのアプローチ
・不均衡データへのアプローチ
180分 補講演習・コスタリカ貧困レベル分類
102分補講演習解説・イントロダクション
・ベースラインモデルの作成1
・ベースラインモデルの作成2
・データへのアプローチ
・手法へのアプローチ
・モデルへのアプローチ

開催スケジュール

11月

開催地域日程開催時間開催地詳細
神田第2教室(中止)11/13~11/159:30 - 17:30中止

12月

開催地域日程開催時間開催地詳細
(開催確定)
神田第1教室
12/4~12/69:30 - 17:30詳細を見る

1月

開催地域日程開催時期開催地詳細
神田第1教室1/8~1/109:30 - 17:30詳細を見る

2月

開催地域日程開催時期開催地詳細
神田第2教室2/5~2/79:30 - 17:30詳細を見る

3月

開催地域日程開催時期開催地詳細
神田第2教室3/4~3/69:30~17:30詳細を見る

セミナー概要

受講料金

受講内容
事前学習 + 3日間のセミナー
料金
200,000円/名(税別)

備考

当日PCをご持参できない方は、当日のレンタルPCの使用をお申込みください。
※品川開催の場合は、会場備え付けのWindowsPCをご使用いただけます。
※品川以外での開催の場合は、弊社でWindowsPCをご用意させていただきます。

人数について

最少催行人数は5名となっております。
※セミナー開始日の2週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止させていただきます。

フォーム


希望スケジュール 必須

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都道府県 必須

住所1必須

住所2

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キカガク用意のWindowsPCの使用 必須

キャンセルポリシー 必須

プライバシーポリシー 必須


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FAQ

  • プログラミング未経験でも受講できますか?

    プログラミング未経験者でもわかる予習動画がございます。
    こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。
    もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。

  • 請求書は受講前に発行できますか?

    はい、可能です。
    請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。

  • 見積書が欲しいです。

    以下のフォームより必要情報を記入ください。
    担当者より見積書をPDFでお送りさせていただきます。

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