このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 4時間で速習!機械学習のイロハ [講習会詳細] | テックデザイン
※お申込前に「注意事項」をご確認ください

「そもそも機械学習やAIは一体何なのか」,「機械学習にはどのようなものがあるのか」,「機械学習を勉強するためにはどうすれば良いか」,「機械学習や深層学習は本当に万能なのか」といったことを分かりやすく解説します。

 

4時間で速習!機械学習のイロハ

 

 

 

コード tds20240729r1
ジャンル データサイエンス
形式 対面セミナー(配信あり)
日程/時間 2024年 7月 29日(月) 13:00~17:00
会場

都内中心部で調整しております。(東京(調整中))

配信について Live配信を実施ます ※見逃し配信はありません
資料(テキスト) 当日配布 ※オンライン受講の方には郵送します
ご案内事項 オンライン配信(Live配信)を実施します。会場受講が難しい場合はオンラインでご受講ください。なお、【見逃し配信はありません】ので、リアルタイムでご参加ください。
受講料
(申込プラン)

早期申込割引(対面受講): 19,360円 (消費税込) ※6/29までのお申込が対象です

早期申込割引(オンライン受講): 19,360円 (消費税込) ※6/29までのお申込が対象です

 

4時間で速習!機械学習のイロハ

●講師

日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授 兼 教育研究推進室長 荒川 俊也先生

2001年 早稲田大学理工学部卒業、2003年 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了。2003~13年まで富士重工業㈱(現:㈱SUBARU) スバル技術研究所に勤務し、この間の08年 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程に入学し、12年修了。2013~2021年まで愛知工科大学工学部にて准教授・教授として勤務。2021年4月より現職。また、2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員兼務。博士(学術)。専門は、自動運転におけるヒューマンファクタ、統計科学・機械学習の応用。現在は、「自動運転におけるヒューマンファクタ」、「自動運転の過信・依存を抑制するヒューマンインタフェースの開発(主に香り空気砲の開発)」、「津波避難時の危険予知意識向上研究」、「実社会適用を目指した統計科学・機械学習の応用(主に畜産,インフラ管理,医用画像診断など)」などの研究に取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。著書には『Excelによるやさしい統計解析』(オーム社、2020年)などがある。
【荒川先生のオンデマンド講座】
統計基本+統計数学コース/全4講座
多変量解析コース/全3講座
機械学習のイロハ(2023年5月25日のオンラインセミナーのアーカイブです)
※「今すぐ受講したい」という場合はこちらをご検討ください

●詳細

<この講座で学べること>
✔ データサイエンスや機械学習が盛んな理由
✔ 機械学習の基礎
✔ 社会における機械学習の活用事例
✔ ChatGPTの概論
✔ 機械学習の学び方

<プログラム>
Ⅰ.機械学習はなぜ流行しているのか?
 1.データサイエンスとは何なのか?
 2.AIと機械学習の違い,統計学との関わり

Ⅱ.機械学習概論(機械学習の手法,長所と短所)
 1.教師なし学習
  ・クラスタリング
  ・混合ガウスモデル
  ・隠れマルコフモデル
 2.教師あり学習
  ・一般化線形モデル
  ・判別分析
  ・サポートベクタマシン
  ・ニューラルネットワーク
  ・ディープラーニング(深層学習)

Ⅲ.機械学習の活用事例
 1.自動運転
 2.ねずみの行動
 3.キュウリの自動仕分け
 4.AIでタイヤを作る事例
 5.医療への応用

Ⅳ.ChatGPTとは何か?
 1.ChatGPTの元(Instruct GPT)
 2.ChatGPTの仕組み
 3.ChatGPTとは?
 4.ChatGPTができること

Ⅳ.どういうときに機械学習に頼るべきか?
 1.どういうときに機械学習に頼るべきか?
 2.問題点
 3.AIリテラシー

Ⅴ.機械学習を学ぶにはどうすれば良いか?
 1.機械学習導入の流れと準備
 2.どのような人材育成をすべきか?
 3.どのように学習すべきか?


<講義概要>
 近年流行している機械学習ですが,いざ学びたいと思っても,何から学べば良いかわからなかったり,そもそも何故機械学習が流行しているのかが把握できないという方が多いように見受けられます.本講座は,「そもそも機械学習やAIは一体何なのか」,「機械学習にはどのようなものがあるのか」,「機械学習を勉強するためにはどうすれば良いか」,「機械学習や深層学習は本当に万能なのか」などを理解し,今後の学びに繋げていただくことを目的とした講座です.




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