できる
データサイエンティスト
育成プロジェクト

中村俊輔 氏

国内トップクラスのデータサイエンティスト
中村 俊輔 氏

本田直也氏

教育にも精通した情報科学博士
本田直也氏

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国内トップクラスのデータサイエンティスト中村氏から直接学ぶ

つながる特別セミナー開催

 7月26日(火)19:30~21:30

【営業から運用まで】全部分かる、データサイエンティストの仕事

オンラインセミナー内容

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データサイエンティストになる学びのプロセスがわかる!

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国内トップクラスのデータサイエンティスト

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「独り立ちできる人材の育成」実現のために用意された学びのプロセス

プログラムの特徴

覚えるだけでなくその知識を利用できることを重視
プログラミング要素も取り入れた実践的カリキュラム

Point1講義偏

テーマごとの理解を促進するロジカルな講義


講義では分かりやすい言葉で説明することを心掛けています。
自身の理解度に応じ、繰り返し視聴や流し見視聴をして効率的に学んでいただけます。

講義偏
Point2実装偏

講義内容をPythonの実装を通じ身に付ける


インプットに加えて、知識を利用できることを目的にPythonのプログラミング実装編を盛り込んでいます。
※初学者の方はまずは「データ分析のためのPython入門コース」から学習してください。

実装偏
Point3振返り

課題と回答解説
学習者のレベルに応じた段階的な解説を用意


講義内では問題・課題を設けています。
初心者向けの全回答例から中級者向けには回答に導くヒントを示した解説でレベルに合わせた学習の振返りをサポートします。

振返り

カリキュラム、受講費用

AI・データ分析に精通した強力な講師陣から学ぶ超実践カリキュラム

データサイエンティスト実践講座

データサイエンティスト実践講座

販売価格468,000円(税抜)
機械学習コース(佐藤講師)

・全8教程

・約9時間30分

応用数学コース(佐藤講師)

・全5教程

・約6時間10分

深層学習コース(中村講師)

・全10教程

・約11時間10分

カリキュラム詳細

機械学習・応用数学・深層学習の3分野に対応した充実のカリキュラム

機械学習コース

1.学習アルゴリズム

・定義と機械学習の流れ
・教師有り学習と教師なし学習
・性能評価
・ハイパーパラメーターの設定方法

2.数学の復習

・微分・偏微分、対数
・二項分布
・最尤法
・条件付き最尤法

3.教師あり学習アルゴリズム1

・二値分類問題
・確率
・ステップ関数
・ロジスティック回帰
・SVM(サポートベクトルマシン)

4.教師あり学習アルゴリズム2

・最近傍法
・k-近傍法

5.教師なし学習アルゴリズム1

・データにおける次元数
・次元圧縮
・主成分分析

6.教師なし学習アルゴリズム2

・クラスタリング
・k平均クラスタリング

7.確率的勾配降下法

・ハイパーパラメータの設定方法
・学習データの投入方法
・勾配降下法、確率的勾配降下法
・モーメンタム法

8.次元の呪い

・性能評価(復習)
・サンプリング
・次元の呪い
・実務的なアプローチ
(性能指標、ハイパーパラメータ調整)

応用数学コース

1.数学の基礎と全体の概要

・用語、定義の確認
・線形代数の基礎

2.行列分解

・行列分解とは
・固有値分解
・特異値分解

3.確率・統計

・確率分布とは
・ベイズ則
・期待値/分散/標準偏差・共分散
・一般的な確率分布

4.情報理論

・情報理論とは
・情報量、情報量の性質
・エントロピー
・確率分布の比較

5.復習と応用の概要

・トピックの復習
・モデルの応用先
・データセット

深層学習コース

1.データサイエンティストの仕事

・なぜAI、なぜ深層学習か
・データサイエンティストの仕事
・本講義の流れと進め方

2.順伝播型ネットワーク

・ニューラルネットワーク
・コスト関数
・出力ユニットと隠れユニットの活性化関数
・誤差逆伝播法

3.学習をうまく行うテクニック

・深層学習の様々な手法
・適応的な学習率を盛るアルゴリズム
・パラメータの初期化戦略
・最適化戦略とメタアルゴリズム

4.畳み込みネットワーク

・畳み込み処理
・プーリング層
・データの種類
・効率的な畳み込みアルゴリズム
・特徴量の転移

5.畳み込みネットワーク - 変化系 -

・代表的なモデルとそのアイディア
・オブジェクト検出
・セグメンテーション

6.回帰結合型ニューラルネットワークと
再帰的ネットワーク

・再帰型ニューラルネットワーク (RNN)
・回帰型ニューラルネットワーク
・長期依存性の扱い
・ゲートつきRNN

7.自然言語処理

・テキストの数値表現
・BERT

8.生成モデル

・識別モデルと生成モデル
・オートエンコーダ
・GAN

9.強化学習

・強化学習とは
・価値ベースの手法
・方策ベースの手法

10.深層学習の適応方法

・音声
・モデルのチューニング
・API化
・まとめ

強力なコラボレーションが実現
我々がサポートします。

×

AI・データ分析に精通した強力な講師陣
豊富な現場実務と教育経験に特化した現役データサイエンティスト、
AI/MLエンジニア、数理のプロなど卓越した講師陣が講義を担当します

中村講師

中村俊輔 講師

中村牧場合同会社 代表
アサヒ飲料クラブチャレンジャーズ アナライジングスタッフ

奈良先端科学技術大学院大学卒業後、楽天株式会社にてアプリケーションエンジニア、 株式会社cherry-pickにてデータアナリスト、 9DW株式会社にてCTOを務めたのちに独立。
60以上のプロジェクトのコンサルタント、開発者、プロジェクトリーダーとして携わりながら 300人以上のデータサイエンティスト育成から実稼働までサポート。
実務経験・人材育成の両面において業界第一線で活躍する国内トップクラスのデータサイエンティスト

本田講師

本田直也 講師

大阪大学大学院情報科学研究科 博士後期課程修了
Ph.D/博士(情報科学)
大手前大学現代社会学部准教授
アンザスインターナショナル取締役

日本オペレーションズ・リサーチ学会、スケジューリング学会に所属し、離散数学、情報数学、計算機科学、組合せ最適化をテーマとする数理最適化手法の研究を修める。
現在は教育工学、情報教育、ICT活用教育の専門研究に取り組んでおり、日々の教育実践そのものを研究テーマとしている。
大学の教育現場においては、18~23歳の若年者に対する教室での学部教育に加えて、全世代・全地域を対象とした完全eラーニングによるオンライン通信教育部の大学授業も担当し精通。
主な担当科目や学習テーマは、プログラミング(Python、C言語、VBA、Scratch)、プロジェクトマネジメント、AR(拡張現実)・VR(仮想現実)・Mixed Reality(複合現実)、パズルで情報活用、組織開発とチームビルディングなど

佐藤利鷹理 講師

AI/ML Engineer

大学時代より経営工学を専攻し、複数の学会やコンテストでの執筆・受賞経験を持つ。
在学中から現在まで自然言語や画像処理といったデータ分析開発業務を専門とし、
具体的には「ごみ処理場の自動化プロジェクト」や「会計士向けの領収書・レシート等証憑画像の自動記帳サービス」などの開発などに携わる。
ベンチャー企業を経て個人事業主として現在に至る。
業務はAI/ML開発全般で、特にOCRや故障解析などの画像処理と時系列データの故障予測を中心としている。
AI/ML(Machine Learning)に精通する経験豊富な現役エンジニア。

豊永亮 講師

大阪大学大学院情報科学研究科 博士後期課程修了
Ph.D/博士(情報科学)取得
アンザスインターナショナル株式会社 取締役
株式会社ラボラトレード 代表取締役

統計解析・オペレーションズリサーチ等、数理最適化手法の研究を専門とする。
「IT×教育×グローバル」をテーマに、プロジェクトマネージャー・システムエンジニアとして、日本、アメリカ、オーストラリア、中国等で、数多くの学校・教育機関向けのシステム開発を担当。
また、大学、専門学校、高校等、実際の学校現場における講師も歴任。

アンザスインターナショナルとは?

私たちはITの技術力と教育への熱い思いを持ったスペシャリスト集団です。
創業以来、「教育」「IT」「グローバル」をキーワードに日本だけでなくアメリカ、中国、オーストラリアにてITシステムの開発や教育関連サービスなど様々なソリューションを提供しています。

ICT Solution

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Webシステムやアプリ開発から社内IT化、IT戦略、技術コンサルなど幅広く展開。ITソリューションの設計・開発だけでなく、現場ニーズや用途に合わせた企画・提案からその他インフラ整備やトレーニングまで対応

Education Service

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メンバー全員がITの専門性に加えて教育・人材育成に熱い思いを持つ精鋭チーム。教育機関向けシステム、デジタル教材等の研究・開発、データ分析・マーケティングなど独自のノウハウとITの強みを活かしたサービスを提供

Global Service

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創業当初より国際事業展開に目を向け海外事業を展開。米国、豪州では現地教育機関と共同プロジェクト開発の実績や中国・上海にはソフトウェア開発拠点を置き、オフショア開発には長い経験と独自のノウハウをもつ

よくある質問

Qオンラインセミナーは費用がかかりますか?
Aいいえ、どなたでも無料でご参加いただけます。
Qセミナーで直接講師に質問することはできますか?
Aはい、セミナー時間内に質疑応答の時間を設けています。また予約フォームから質問事項を入力いただくことも可能です。時間の許す可能な範囲でお答えさせて頂きます。
Qオンラインセミナー参加に必要な準備はありますか?
Aいいえ、特にございませんがオンラインセミナーはZOOMを利用しますので、事前にアプリのダウンロードは各自お願いいたします。
Q時間に遅れても参加できますか?
Aはい、内容は途中からとなる点はご了承いただきますがもし遅れてしまわれても入室いただけます。