【夏の集中講座】4日間で学ぶ、機械学習を始めるためのPython入門講座（オンライン動画付）

機械学習を始めるためのPython入門【夏の集中講座】のご案内

前回（ゴールデンウィークに開催）は、短期間のうちに満席となってしまいましたので、お早めにお申し込みください。

講師以外にもTA（ティーチングアシスタント）がいるので、その場で質問していただくことが可能です。

【理論講座と演習講座】

• 理論講座：Pythonの実技力として不可欠な知識をハンズオンで学びます
• 演習講座：理論講座で学んだスキルをよりスムーズに引き出せるよう、様々なケースを追加で学びます

※「お申込みの際にはご注意ください」「事前準備・環境構築」の項目を必ずご確認ください

概要

毎回満員御礼となるPython集中講座がバージョンアップして開講します！

これまでプログラミングに触れたことのない方でも参加いただけるよう、Pythonプログラミング入門/Jupyter Notebookの使い方からスタートし、Pythonライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnなど）を駆使して機械学習プログラミングを体験します。

Pythonの経験が豊富な複数の講師陣から直接学び、4日間で機械学習のアルゴリズム詳細を学ぶための実技力を身に付けることがゴールです。

本講座では、理論講座の動画教材を共有いたしますので（各講座の開催日から9月末まで視聴可能）、講座を欠席された場合も自習が可能です。

講座に含まれるもの

• 対面講座（合計30時間）
• 講座のスライド資料、ノートブックファイル
• 理論講座の動画教材（視聴期限：各講座の開催日から2019年9月末まで）

前提スキル

• プログラミング(Pythonに限らない)の経験がわずかでもある方

事前準備・環境構築

1. Anaconda3-5.0.1をインストール後
2. Jupyter Notebook が正しく起動できることを確認し
3. 「Hello World!」を表示できるまでご確認ください
4. また、Plotly 2.7.0 および Cufflinks 0.13.0 をダウンロードしてください

こちらを参考にしてください　→　https://goo.gl/FRWrax

※ 環境構築ができていないまま当日お越しいただきますと、ハンズオン講座なのでついてこられなくなってしまいます。

この場合のタイムロスはカバーできません。

事前準備を必ず行ってからお越しいただけますようお願いいたします。

※ もしどうしてもご自身で環境構築ができない場合は、DAY1に開始時間の30分前にお越しいただければ、可能な限りフォローいたします。
講座中は進行を優先いたします。

対象者

• これから、データ分析、機械学習をはじめたい方
• 将来的にデータサイエンティストになりたい方
• 「現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 」に万全の体制で望みたい方

受講して具体的にできるようになること

【レベル１】「Pythonプログラミング入門」

• Jupiter Notebookを使ってPythonのコードが書けるようになる
• Pythonの文法、関数、オブジェクト指向について理解できる
• ライブラリを扱えるようになる

【レベル２】「Pythonライブラリ基礎（行列計算、データフレーム処理）」

• NumPyを理解できる
• Pandasでcsvファイルを読み込みやcsvファイルの生成が可能になる
• ファイル内から条件にあった列、行、要素をピックアップできるようになる

【レベル３】「Pythonライブラリ基礎（データ可視化）」

• Matplotlibを用いたヒストグラム、散布図、折れ線グラフの作成できるようになる
• Seabornの扱い方について理解できる
• Plotlyによる動的グラフの作成ができるようになる

【レベル４】「Pythonデータ分析実践（機械学習モデル構築）」

• ファイル読み込みから機械学習モデル作成までの過程が理解できる
• Scikit-learnを用いた回帰モデルが作れるようになる
• モデルの性能評価方法について理解できる

カリキュラム

各レベルの講座カリキュラムはホームページにてご確認ください

講師陣

◆ S Takahashi

東京大学教養学部広域化学科卒業。
東京大学大学院総合文化広域科学専攻研究科修了。
GPS将棋の開発者である金子知適研究室にてゲームAIの研究を行う。
ゲームプログラミングワークショップ2014研究奨励賞受賞。
東京大学広域科学専攻奨励賞受賞　 新卒で株式会社リコーに入社。
情報システム部門で社内向けWebアプリケーションを作成する。
また、WatsonやAzure AIなどのAI技術に関する調査も担当。
その後、株式会社YTSを設立。
オンラインや教室でのプログラミングセミナーを多数実施。
基本的なプログラミングからAIに渡るまで、様々な内容を指導している。

◆ S Mizoguchi

東京大学大学院所属。
統計検定一級（優秀賞）所持。
日本ディープラーニング協会のE資格合格者。
ハンズフリー音声通信に適した聴覚的品質を損なわない音声強調をテーマに、深層学習と高次統計量分析の観点から、chainerを用いて研究を行っている。

◆ D Morita

東京工業大学情報理工学院修了。
現在大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・保守・運用を担当する。
大学・大学院時代は、心理学・脳科学を専攻し、確率・統計・数理モデリング・機械学習の手法を用いた研究を行う。
大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞

お申込みの際にはご注意ください

• こちらの講座には、当日までの事前準備が必須となっております。
  「事前準備・環境構築」の項目を必ずご確認ください
• 「夏の集中講座」の講座に関しましては、別日程の講座への振替は不可となります
• やむを得ずキャンセルされる場合は、2019/08/08（木）までのご連絡に限り、払い戻し手数料(12%)を差し引いた金額を払い戻し致します。
  8/8（木）以降にご連絡をいただきました場合には、払い戻しできませんのでご注意ください

当日のお持物

ご自身のノートPC（必須）

【動作環境】

MacOSX 10.9 以上

Windows 7 以上（64bit必須）

メモリ4GB以上

通信環境に関して

Wi-Fi環境はございますが、繋がりにくい場合はご自身のテザリングをご利用ください（ベストエフォートとなります）

会場へのアクセス

スキルアップAI 水道橋オフィス（JR水道橋駅西口より徒歩2分）

東京都千代田区神田三崎町3-3-20 VORT水道橋 Ⅱ 5階

• 直接会場にお越しください
• 遅刻される場合も直接会場にお越しください
• 講義時間中に出席を取ります

受付・入場時間

開場は開始時刻の10分前です

10分以上前にお越しになられますと、会場の準備のために外でお待ちいただく場合がございます。
ご注意ください

領収書

【Paypalでお支払いの場合】 PayPal発行の受領書が領収書となります 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます （当社よりの重複しての領収書発行は行えません)

【Stripeでお支払いの場合】 Stripe発行の受領書が領収書となります。
当社より重複しての領収書発行は行えません

備考

• 最小遂行人数「4名」：開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。
  ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます
• 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます
• 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください

運営団体

スキルアップAI

https://www.skillupai.com/

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.comまでお願いいたします