講座詳細情報
申し込み締切日:2023-01-09 / 経営全般:IT:スキル / 学内講座コード:22AWE31
機械学習 「超」入門講座 ビジネスで活用するための機械学習と実践
- 開催日
- 1月16日(月)~2月6日(月)
- 講座回数
- 4
- 時間
- 19:00~21:00
- 講座区分
- 後期
- 入学金
- -
- 受講料
- 22,000円
- 定員
- 50
- 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
機械学習や統計に興味があるけれど、内容がイメージできない、機械学習に初めて触れる方など、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できるような基礎知識と少しの実践を交えた講座です。全体のイメージを概観した後に、統計・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しながら、実際にプログラミング言語Pythonをつかって機械学習の簡単な実行までをおこないます。プログラミング初心者でもご受講いただけます。
すでに機械学習の概要を押さえている方は、「機械学習「超」入門講座」よりも実践の多い「機械学習入門講座」をおすすめします。Pythonのプログラミングスキルも少し身につく講座です。なお、導入部分の1、2回目は「機械学習入門講座」と内容が重複しています。
機械学習入門講座(E32)
〈https://web.my-class.jp/manabi-tus/asp-webapp/web/WWebKozaShosaiNyuryoku.do?kozaId=478336〉
【キャンセルポリシー】
キャンセル料は受講申し込み完了後から発生しますので、ご注意ください。必ず、受講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〈https://web.my-class.jp/manabi-tus/asp-webapp/jsp/web/tus/base/kiyaku.jsp〉でご確認ください。
すでに機械学習の概要を押さえている方は、「機械学習「超」入門講座」よりも実践の多い「機械学習入門講座」をおすすめします。Pythonのプログラミングスキルも少し身につく講座です。なお、導入部分の1、2回目は「機械学習入門講座」と内容が重複しています。
機械学習入門講座(E32)
〈https://web.my-class.jp/manabi-tus/asp-webapp/web/WWebKozaShosaiNyuryoku.do?kozaId=478336〉
【キャンセルポリシー】
キャンセル料は受講申し込み完了後から発生しますので、ご注意ください。必ず、受講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〈https://web.my-class.jp/manabi-tus/asp-webapp/jsp/web/tus/base/kiyaku.jsp〉でご確認ください。
備考
◆課題プログラム等をインストール
可能なノートパソコン(Windows10以上またはMacOS10以上)をご準備ください。【受講対象】管理職・リーダー層、専門職、社会人一般
可能なノートパソコン(Windows10以上またはMacOS10以上)をご準備ください。【受講対象】管理職・リーダー層、専門職、社会人一般
講師陣
名前 | 中島 正成 |
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肩書き | BeeComb Grid株式会社 代表取締役社長 |
プロフィール | - |