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データ分析・機械学習講座

実務に耐えるデータ分析スキルを習得し、仕事に活かすAIエンジニアを育てます。

全4回 各回3時間 ハンズオン@秋葉原 ¥54,000 オンライン配信受講 ¥44,000

法人のお客様は要望に合わせて時間を自由にカスタマイズできます。

1.申し込みフォームの入力

E資格対応講座とセットでお考えの方はこちらの別ページよりお申し込みください。わからないことがある方はLINE@で相談を承ります。

2.受講形式や日程の決定

弊社スタッフと相談しましょう。申し込み講座が確定した後、支払い方法についてご連絡させていただきます。

3.データ分析・機械学習体系講座

来れない日は、オンライン動画補講で復習することもできます。

4.修了テストの受験

修了テストの合格者には弊社より認定を差し上げます。

JDLA認定講座

実務に耐えうる力を身につける

実用に耐えるレベルでのデータ分析スキルを習得することを徹底的に考えて、カリキュラムを構成しました。データサイエンティストの指導のもと、実データを用いて分析演習する時間を多く設けております。また、毎講義ごとに出題する課題とは別に、長期的に取り組んでいただく課題を設けております。

実データで実務感覚を手に入れる演習中心講義

Day1 機械学習の基礎 04/07 (日) 19:00~22:00


まずは、回帰(線形回帰や正則化)と教師なし学習(次元削減やクラスタリング)と様々な分類タスクの分析手法を学びます。

 

Day2 実用レベルのモデリング 04/14 (日) 19:00~22:00


より高精度なモデルを構築するために、特徴量やデータについて学びます。また、演習問題を通じて、実務レベルを身につけます。

 

Day3 ニューラルネットワークと深層学習 04/21 (日) 19:00~22:00


ニューラルネットワークを利用するための前提知識や注意点について学びます。単純なモデルから複雑なモデルまで演習で学びます。

 

Day4 ケース別演習 04/28 (日) 19:00~22:00


初回に設定した課題の中間発表や実データを用いたケース別演習を行います。

講師からの挨拶

柳浜 万里

AIスペシャリスト

講義では、現実の課題解決に機械学習を活用するために「どのポイントを抑えるべきか」を、極力わかりやすく解説していきます。kaggleというデータ分析コンペにも積極的に取り組んでいるので、データ分析やデータサイエンスに興味のある方はぜひお声がけください。普段は地震予測に世界初のモデルである機械学習を用いた手法の研究に従事しています。

講座をカスタマイズ

他の講座と組み合わせて、プログラムを組むことができます。事業の方向性と照らし合わせて、育てるべき人材を明確化します。

卒業課題で手を動かす

初日に取り組む課題を選択します。最終日まで制作&発表を通じて、ゼロから開発する経験を積みます。

24時間チャット質問対応可能

講座中はTAや講師が対応しますが、自宅での学習の際も必要に応じてチャットベースで24時間質問が可能です。

おすすめカスタマイズ例

例えば、自然言語処理を用いたAIエンジニアを目指す方には、以下のようなステップを推奨します。

機械学習のためのPython基礎講座
3時間×5回 49,000円/人


目的

機械学習や言語処理等の応用タスクをこなすための基礎力を身につける。


カリキュラム

Day1 データ分析入門

Day2 データ可視化・Numpy入門

Day3 オブジェクト指向編 クラス入門

Day4 sklearn入門

Day5 プログラミング演習

データ分析・機械学習講座
3時間×4回 54,000円/人


目的

機械学習の代表手法を実践形式で網羅する。機械学習的アプローチを用いた解決策を提案できる人材を育成する。Python基礎の事前受講が必須条件となります。


カリキュラム

Day1 機械学習の基礎

Day2 実用レベルのモデリング

Day3 ニューラルネットワークと深層学習

Day4 ケース別演習

自然言語処理講座
3時間×4回 45,000円/人


目的

自然言語処理での代表的な手法をPythonで学び、言語処理の実務内容を体感的に学びます。Python基礎の事前受講が必須条件となります。


カリキュラム

Day1 Pythonによる基礎技法実装

Day2 単語の意味解析

Day3 word2vecをマスターする

Day4 文章分類タスクに挑戦

→お申し込みはこちら

オフラインで述べ4000人以上の受講者に教えてきたAVILENの講師は、とにかくわかりやすく教えることを強みとしています。皆さんとのコミュニケーションを積極的に行い、全員が深い理解を得られるよう務めています。

講座はオンライン動画形式とオフラインセミナー形式の2つがあります。まずは、その実力をご覧ください。