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コース詳細

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
受講料 66,000円
(税別価格60,000円)
期間 1日
受講時間 9時30分 ~ 17時00分 (昼休憩45分間)
★事前学習に必要なe-ラーニング 標準学習時間: 1時間

お申し込み

クラス・日程・開催地
参加人数

コース概要

「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。

□当コースは、演習環境にGoogleが提供する「Google Colaboratory」を使用します。
* ご自身のGoogleアカウントをご用意ください。
(アカウントをお持ちでない方は、研修当日までのご取得をお願いします。)
* オンラインクラスをご受講の方は「Googleドライブ」「Google Colaboratory」へアクセス可能なPCをご用意ください。

特色とメリット

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◆◆
◆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。

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

対象者

概要をご覧ください

前提条件

基礎的なプログラミングの知識(代入、変数、関数、リスト、配列など)があることが望ましい

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 集合研修開始日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

<集合研修> 1日
1.機械学習とPython
 ・機械学習プラットフォーム
 ・Google Colaboratoryの利用方法
 ・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

* ご自身のGoogleアカウントをお持ちの方はご用意ください。
* お持ちでない方は、講義中のみ有効なアカウントをお貸しします。

●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、Andriod 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、2020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。

補足

・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-ラーニングは集合研修開始日の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を集合研修開始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。

□当コースは、演習環境にGoogleが提供する「Google Colaboratory」を使用します。
* ご自身のGoogleアカウントをご用意ください。
(アカウントをお持ちでない方は、研修当日までのご取得をお願いします。)
* オンラインクラスをご受講の方は「Googleドライブ」「Google Colaboratory」へアクセス可能なPCをご用意ください。

開催日程

クラス 開催日 開催地 申し込み受付 備考
09 2021年12月13日~2021年12月13日 オンラインクラス 受付中
11 2022年02月24日~2022年02月24日 オンラインクラス 受付中
12 2022年03月18日~2022年03月18日 オンラインクラス 受付中
01 2022年07月12日~2022年07月12日 オンラインクラス 受付中
02 2022年08月24日~2022年08月24日 オンラインクラス 受付中

お申し込み

クラス・日程・開催地
参加人数

キャンセル規定

受講開始10営業日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります。

備考

□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。

□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。

□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。

□サテライトクラス/集合クラス
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。
サテライトクラス/集合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。


□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。