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講座詳細情報

申し込み締切日:2019-10-21 / 経営全般:IT / 学内講座コード:19210036

文系のための統計学とデータサイエンス・AI入門

主催:明治大学リバティアカデミー明治大学リバティアカデミー 駿河台キャンパス(東京都)]
問合せ先:明治大学リバティアカデミー事務局 TEL:03-3296-4423
開催日
10月29日(火)、11月 5日(火)、11月12日(火)、11月19日(火)、11月26日(火)
講座回数
5回
時間
19:00~20:30
講座区分
後期 
入学金
3,000円
受講料
21,450円
定員
30
補足
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※この講座の申し込みは既に締め切りました。

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講座詳細

【講座趣旨】
近年、ビジネス界では、統計学やデータサイエンス・AIについての関心が、非常に高くなってきています。一般に、理系の学問と思われている統計学でありますが、その歴史を紐解くと、文系の学問から発生したことがわかります。また、データサイエンス・AIは、その統計学を基礎として、情報学を加えたものであります。この講座では、統計学やデータサイエンス・AIの基礎や歴史、また、分析ツールについて、文系実務家及び文系学部生を対象に概説します。

【特記事項】
【ジャンル】思考・実務
【講義レベル】基本~応用

■受講に際し、必ず入会と受講のご案内をご確認ください。

【講義概要】
第1回 10月29日(火) 統計学とデータサイエンス
統計学の超大国・米国では、データサイエンスがファッショナブルかつ卒業後に稼げる分野の一つになっている。その背景、日本における現状・課題・将来を考える。

第2回 11月 5日(火) 統計学史
統計学の源流から、コンピュータの歴史まで概説する。社会人教育についても言及する。

第3回 11月12日(火) データサイエンス概論
なぜデータサイエンスが必要とされるのか?データサイエンティストになるには?
機械学習とは?人工知能とは?

第4回 11月19日(火) AI・機械学習概論
AIと言われているものが何なのか、また、現在のAIとされる機械学習、ディープラーニングとは、どのような技術で実現されていて、何ができるようになったのかを、事例を交えて紹介する。

第5回 11月26日(火) 分析ツールによる実例
データ分析実践編!データ加工から機械学習までの一連の流れを追う。事例も多数ご紹介

備考

【教材】
配付資料

※日程、講座内容の変更、休講・補講等がある場合があります。
 お申込の際は、リンク先の主催校のホームページをご確認下さい。

講師陣

名前 永原 裕一
肩書き 明治大学政治経済学部教授
プロフィール 東京大学工学部卒業。筑波大学大学院政策科学研究科経営システム科学専攻修了、修士(経営システム科学)。総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻博士後期課程修了、博士(学術)。明治大学政治経済学部専任講師、専任助教授、専任教授、経済学科長等歴任。
名前 国友 直人
肩書き 明治大学政治経済学部特任教授、東京大学名誉教授
プロフィール 1981年8月ノースウエスタン大学経済学科助教授、1982年10月 東京大学経済学部助教授、2013年~2015年 日本統計学会会長、2015年~2016年 統計検定センター長、内閣府社会経済総合研究所・財務省財務政策研究所・日本銀行金融研究所などでの研究員をはじめ、総務省統計局「速報性のある包括的な消費関連指標の在り方に関する研究会」座長など歴任。2016年4月より現職。
名前 中園 美香
肩書き (株)NTTデータ数理システム 営業部 マイニングコンサルティングセールスリーダ
プロフィール 大手証券会社、外資系調査会社を経て(株)NTTデータ数理システム入社。データ分析コンサルティング業務にあたり、セミナー講師等も多数行う。
名前 江崎 永悟
肩書き ?NTT データ数理システム データマイニング部主任研究員
プロフィール 2008 年に(株)NTT データ数理システムへ入社し、半導体や電磁波解析のシミュレータ開発や、シミュレーションと最適化を組み合わせた逆問題解析に従事。近年では、ニューラルネットワークを用いた強化学習や画像解析、ディープラーニングツールの開発に取り組む。
名前 山口 裕
肩書き (株)NTTデータ数理システム データマイニング部 グループリーダ 主任研究員
プロフィール 2005年に(株)NTT データ数理システムへ入社し、製品設計の多目的最適化やマルチエージェントモデルを用いた研究開発支援等に従事。近年では、マーケターのための顧客分析ツールの開発や製造現場の不具合分析など、データサイエンスを中心に各種案件に取り組む。
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