講座詳細情報
申し込み締切日:2018-12-18 / その他教養:IT / 学内講座コード:E09
機械学習入門講座
- 開催日
- 10/9~12/18(月、火)
- 講座回数
- 6
- 時間
- 19:00-21:00
- 講座区分
- 数回もの
- 入学金
- -
- 受講料
- 21,000円
- 定員
- 30
- 補足
※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
【講座概要】
機械学習を大学で専門的に扱っていないビジネスパーソンに対して、機械学習をビジネスに活用するための方法を身につける講座です。機械学習を専門的に扱っていないビジネスパーソンが、実際に現場にあるデータを用いてデータ分析を設計もしくはディレクションするための基本知識を説明していきます。初めに、機械学習で何ができるのか、手法の違い、応用例を紹介し、全体のイメージを概観した後に、確率の基本的な知識、実際に活用されている回帰モデル、判別モデルの説明を行います。その後は発展的な方法として、ビジネスシーンで使われている事例の紹介とそこに用いられている手法の説明、実際に自身のビジネスでデータ分析を行うための設計方法等を学習することで、現場で役立つデータ分析を身につけることを最終目標とします。
【キャンセルポリシー】区分B
キャンセルポリシーは講座のお申し込み後受講キャンセルの際に区分ごとにキャンセル料が異なります。お申し込み前に東京理科大学オープンカレッジ受講規約でご確認ください。
【講座スケジュール】
2018/10/09(火) 19:00~21:00 機械学習とは?
2018/10/23(火) 19:00~21:00 確率の基本
2018/11/05(月) 19:00~21:00 回帰のモデル
2018/11/20(火) 19:00~21:00 判別モデル
2018/12/04(火) 19:00~21:00 発展的な方法
2018/12/18(火) 19:00~21:00 データ分析実践
機械学習を大学で専門的に扱っていないビジネスパーソンに対して、機械学習をビジネスに活用するための方法を身につける講座です。機械学習を専門的に扱っていないビジネスパーソンが、実際に現場にあるデータを用いてデータ分析を設計もしくはディレクションするための基本知識を説明していきます。初めに、機械学習で何ができるのか、手法の違い、応用例を紹介し、全体のイメージを概観した後に、確率の基本的な知識、実際に活用されている回帰モデル、判別モデルの説明を行います。その後は発展的な方法として、ビジネスシーンで使われている事例の紹介とそこに用いられている手法の説明、実際に自身のビジネスでデータ分析を行うための設計方法等を学習することで、現場で役立つデータ分析を身につけることを最終目標とします。
【キャンセルポリシー】区分B
キャンセルポリシーは講座のお申し込み後受講キャンセルの際に区分ごとにキャンセル料が異なります。お申し込み前に東京理科大学オープンカレッジ受講規約でご確認ください。
【講座スケジュール】
2018/10/09(火) 19:00~21:00 機械学習とは?
2018/10/23(火) 19:00~21:00 確率の基本
2018/11/05(月) 19:00~21:00 回帰のモデル
2018/11/20(火) 19:00~21:00 判別モデル
2018/12/04(火) 19:00~21:00 発展的な方法
2018/12/18(火) 19:00~21:00 データ分析実践
備考
クラス: Leader & Staff
受講対象: 課長クラス、管理職志望層、社会人全般
伸長する能力: 柔軟性、解決意向、論理的思考、課題設定、個人的実行力、興味
MacもしくはWindows10のパソコンをご持参ください。
受講対象: 課長クラス、管理職志望層、社会人全般
伸長する能力: 柔軟性、解決意向、論理的思考、課題設定、個人的実行力、興味
MacもしくはWindows10のパソコンをご持参ください。
講師陣
名前 | 中島 正成 |
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肩書き | IGS株式会社 執行役員CTO |
プロフィール | - |