i-Learning 株式会社アイ・ラーニング
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Pythonで学ぶ機械学習入門 ~機械学習の概要とデータ分析手法~

  • コースコードAI015

  • 受講形態オンラインもしくは対面
  • 日数1日間

  • 受講時間9時30分 ~ 17時00分(昼休憩:45分)

  • 受講料66,000円 (税別価格60,000円)

「システム開発経験はあるが機械学習は未経験」「機械学習を利用するシステム開発の案件が出てきているため知識として備えておきたい」といった方など、これから機械学習と向き合う方のための機械学習の入門コースです。

当コースでは、はじめに機械学習の全体像を理解してから、Pythonを使ったデータ分析の演習にて、環境構築からライブラリ活用までの一連の流れを習得します。その中で、機械学習で使えるデータ分析手法とデータから学習する(分類・予測する)方法を学びます。


※開催初日の15日前に開催判断を行いますので、お早めにお申し込みをお願いいたします。

  • 助成金可能性有
  • 機械演習

ご希望の日程に合わせた
リクエスト開催も可能


詳細情報

対象者

・システム開発経験はあるが、機械学習は未経験あるいは興味をお持ちな方
・機械学習を利用するシステム開発案件の対応が必要なため、知識として蓄えておきたい方

前提知識

・Pythonの基礎的なプログラミングが理解できていること(代入、変数、関数、リスト、配列など)

学習目標

当コースを修了した時点で、次のことができることを目標とします。
1.機械学習の基礎知識を習得する
2.機械学習を実現するデータ分析手法を理解する
3.モデルを作成し、学習する流れを体得する

研修の内容

<事前学習> e-ラーニング*標準学習時間 1時間
★受講開始は 教室研修開始日8営業日前です
 第1章 機械学習の全体像
 第2章 機械学習の応用範囲と種類
 第3章 機械学習に必要な数理統計学

<教室研修> 1日
1.機械学習とPython
 ・機械学習プラットフォーム
 ・Python機械学習ライブラリ(numpy,Pandas)の利用
 
2.機械学習の分析手法
 ・教師あり学習
  - 回帰分析
  - 重回帰分析
  - ロジスティック回帰分析
 ・教師なし学習
  - クラスタリング分析
  - k平均法
  - 主成分分析
 ・SVM
  - サポートベクターマシン(クラス分類)
 ・アンサンブル学習
  - 決定木
  - ランダムフォレスト


●事前学習 e-ラーニング 補足
【コース構成】
・音声付きビデオ

【コース修了条件】
・すべてのビデオを最後まで学習すること

【稼働環境】
  [PC環境]
  OS: Windows8 / Windows10 / macOS High Sierra
  ブラウザー: Internet Explorer 11、Microsoft Edge、
        Firefox 最新版推奨、
        Google Chrome 最新版推奨、
        Safari 最新版推奨
  ブラウザー設定:JavaScript、Cookieの使用許可
  モニター: 解像度1024×768 pixel 以上、16bit / 65536色以上
  サウンド : サウンド・ブラスター互換のサウンド・ボード
  ネットワーク環境:ブロードバンド環境推奨

  [タブレット・スマートフォン]
  iPhone6以降、iPad (iOS 8 以降) Safari、Android 6.0.x 以降 + Chrome
  ネットワーク環境: LTE回線 または、WiFi接続推奨
  画面の広いデバイスでご受講ください。

* 稼働環境については、2022年01月時点で稼働を確認していますが、将来にわたって稼働を保証するものではありません。
上記動作環境を満たしている場合でも、すべてのお客様環境での動作を保証するものではありません。


開催情報

開催概要

日数 1日間
受講時間 9時30分 ~ 17時00分(昼休憩:45分)

★事前学習に必要なe-ラーニング 標準学習時間: 1時間

受講料 66,000円
(税別価格60,000円)

開催日程・場所

日時 場所 状況 締切日 セッションID
5月21日(火) オンラインクラス 開催中止 5月12日(日) 02
8月23日(金) オンラインクラス 開催中止 8月14日(水) 03
9月20日(金) オンラインクラス 受付中 9月10日(火) 31
11月13日(水) オンラインクラス 受付中 11月4日(月) 04
2月3日(月) オンラインクラス 受付中 1月23日(木) 01

重要事項

キャンセル規定

受講開始8日前から受講料(購入価格)の50%のキャンセル料がかかります。 また、受講開始0日前(当日キャンセル)から受講料(購入価格)の100%のキャンセル料がかかります。

受講者メールアドレス

□受講者メールアドレスについて
・各クラスとも、電子テキストおよび受講のご案内を、受講者の方のメールアドレス宛てに送付させていただきます。
・お申し込み時に受講者ご本人のメールアドレス入力が必須となります。

テキスト

□テキストについて
・各クラスとも、電子テキスト(PDF)を事前に配布いたします。
ご受講の際には、テキスト閲覧用デバイスをご用意いただくことをお薦めいたします。
・当コースは、電子テキスト(PDF)のご提供のみとなり、印刷テキストには対応しておりません。

オンラインクラス

□オンラインクラス
オンラインクラスはZoomで提供いたします。
あらかじめミーティング用Zoomクライアントが導入されたパソコンをご準備ください。
Zoomクライアントが使えない環境の場合、Zoom Webクライアントでご受講いただけます。
オンラインクラス受講ガイド(Zoomでご受講の前に) および オンラインクラス利用条件 をご一読いただき、ご同意の上、お申し込みをお願いいたします。

教室クラス

□教室クラス
開催当日は、教室に電子テキストをダウンロードしたPCをご持参ください。
研修会場では無線LANサービスを提供いたしますが、ご持参されたデバイスの接続を保証するものではありません。
教室クラス利用条件 をご一読いただき、ご同意の上、お申し込みをお願いいたします。

演習環境

■演習環境
本研修ではAzure Virtual Machines上に演習環境をご用意しております。
下記リンク「ILクラウド演習環境接続ガイド」をご参照いただき、事前の接続テストを実施いただいた上での受講申し込みを推奨いたします。
iLearningCloud_setupguide (i-learning.jp)

その他

・事前学習として、e-ラーニングに取り組んでいただきます。
・お申込み時に受講者ご本人のe-メールアドレスが必須となります。
・お申込みの際は‘e-ラーニング利用条件(ハイブリッドコース)’に同意いただく必要があります。
・e-ラーニングは教室研修開始日の8営業日前から受講開始いたします。
・案内メールとともに受講用IDを教室研修開始8営業日前までに送付させていただきます。このIDを受取ってから60日間が受講期間となります。

備考

□オンラインクラスご参加のお客様で、自宅やオフィス以外の場所でのオンライン受講をご希望の方には iLスクエア をご提供いたします。ぜひご活用ください。


メッセージ

当コースは、事前課題として、e-ラーニング教材に取り組んでいただくハイブリッドコースです。
機械学習の基本についてをe-ラーニングを使って学習していただきます。講習会は、その基本知識をベースとして実機演習を中心とした内容で進めていきます。
なお、一定の基本知識をお持ちの方は必ずしもe-ラーニングを行う必要はありません。

1日かけて多くのデータ分析手法を実際に手を動かしながら習得します。さらに付録教材のe-ラーニングを組み合わせることで、機械学習が初めての方でもステップバイステップで理解することができます。

■e-ラーニングで「知らない」から「知る」へ。
第1章、第2章で機械学習の種類とその概要を知識として習得します。
第3章では、機械学習のアルゴリズムを考えるうえで必要な、平均、分散、標準偏差、相関、など基礎的な数理統計学について学びます。

■ハンズオンで「知る」から「できる」へ。
e-ラーニングで学んだ知識をベースに、実際にPythonを使って実データを分析し、モデルを作成する流れを体得します。

■再びe-ラーニングで「できる」から「"使える"の手前」へ。
ハンズオン受講後に、再度、e-ラーニングで復習をすることで、ハンズオンで実施したデータ分析を機械学習の全体像からの視点で見直せます。それにより、当コースの学習効果が高まります。

※e-ラーニング受講期間中、個別の問い合わせにも対応いたします。

【講師からのひとこと】
さまざまなビジネスにAIが活用されるようになってきました。今注目される機械学習について基礎知識を深めるだけでなく実際に体験していただくコースになっています。
これからはじめたい!という方におススメです。



YouTubeでご覧いただく場合はこちらから


お客様の声

【お客様の声】
・事前のeラーニングは非常に有益でした。
・ハンズオンで実際にPythonの実習ができる。機械学習とディープラーニングの基礎が学習できる。数学の知識がそこまでなくても用意されたクラスを使ってそれなりに実習ができる。
・前一人で機械学習の勉強をしたことがありますが、あまり分かっていなかったものの、今回の研修は内容が豊富で短い時間でしたが分からなかったことを分かるようになり、かなり勉強になった感じです。実際にdeep learningのコーディングをやってみてよかったと思います。

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