Python 機械学習ブートキャンプ（第３期）

６月の第２期が定員に達しました、引き続き７月もブートキャンプを開催します。

４日間のプログラムを２日間に圧縮して開催します。
（同日の午前と午後の部実施）

一般枠と聴講枠が１０名になった時点で募集を締め切ります。

有料枠の方は、銀行振り込みをしていただきます。

振込先は別途お伝えします。

一般枠の方には、ブートキャンプ実施期間中は、Skype チャットで自習を支援します。

一般枠の方には、ブートキャンプ終了後１か月間 Skype チャットで質問に答えます。

聴講枠の方は、ブートキャンプのみの参加となります。

無料枠は、一般枠・聴講枠が１０名に達しない場合のみ参加していただけます。

有料枠を含めて申込者が１０名を超えた場合は、無料枠の方は先着順で残りの枠に参加してもらいます。

無料枠は、Day1 のみの参加となります。

無料枠から、一般枠へのアップグレードもDay1終了後に可能です。

参加資格①：Anaconda Navigator で仮想環境を構築できること

参加資格②：Jupyter Notebook で Python の基本的なコードは書けること（Pandas, Numpy, Matplotlib等の基本の習得済）

Python の基本的な指導が必要なかたは、Cafetalk の私のレッスンを受講後にブートキャンプに参加してください（ブートキャンプは、今後も１－２か月に１回開催する予定です）

https://cafetalk.com/tutor/profile/?id=161643&lang=ja

＜プログラム＞

DAY-1： 7/23 (木) 9:00 – 12:00

• まず自力で全て一からコードを書いて、「Titanic」と「NYC taxi fair」の予想を Submission。
• 改良点をみんなで議論。
  → DAY-2 につなげる。
• グループワーク：Kaggle の Notebook を検索して、分類か回帰かのいずれかのEDAを行う。
  → 講義中に終わらないと思うので、1つか2つかの手法のみ。
  一般枠の人は、自習課題に。

DAY-2： 7/23 (木) 15:00 – 18:00

• 一般枠の人のEDAの発表。
• グループワーク：分類・回帰問題の改良 → 特徴量エンジニアリングはせずに、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの最適化に的を絞る。
  →　グループで Kaggle の順位を競い合う。
• Heart Disease のEDAのレクチャー（by 井伊　時間がなければ割愛してノートブック共有）
• 一般枠の人は自習でひたすら Kaggle のスコアアップを時間の許す範囲で行う。
  ただし特徴量エンジニアリングはしない。

DAY-3： 7/24（金) 9:00 – 12:00

• 一般枠の参加者のベストの順位の解法発表
• 特徴量エンジニアリング講義（by 井伊）
• グループワーク：ベストのアルゴリズムとハイパーパラメーターに固定して、特徴量エンジニアリング → グループで Kaggle の順位を競い合う。
• 一般枠の人は自習で、3日間で学習した手法を駆使して、ひたすら Kaggle のスコアアップを時間の許す範囲で行う。

DAY-4： 7/24（金) 15:00 – 18:00

• 一般枠の参加者のベストの順位の解法発表
• ディープラーニング画像分類の概要講義（by 井伊)
• サンプルコード(MLP, CNN) の実行とSubmission
• 一般枠の人は自習で、Kaggle の過去のノートブックを参照してスコアアップ　→　後ほど井伊が添削

これから定期的に５つ短期集中イベントを開催します。

全てのイベントにを一般枠で受講していただくと、自分で人工知能のモデルを作り、MVP (Minimum Viable Product) を作成して PoC (Proof of Concept) を行うことが出来るスキルが身に付きます。

（無料枠はすべてDay1のみ参加可能）

① Python基礎ブートキャンプ

② Pythonデータ分析ワークショップ

③ Pyton機械学習ブートキャンプ

④ 深層学習ブートキャンプ

⑤ Webアプリ開発ワークショップ

エントリー先

https://datascienceteam.connpass.com/event/176815/