機械学習系の話をするにあたって単発で色々と企画を行なっていたのですが、単発だと
一人一人のフォローアップが大変なので、4回のコース化を行い、実施させていただきます。

機械学習の概論から、アルゴリズムのベースになる考え方とその応用トピックについて
それぞれご理解いただいた上で、Python+scikit-learnなどを用いたコードの実行や、
なんらかのコンペティションなどのデータを用いた実践も行えればと思います。

理論面の解説と実践をバランスよく取り扱い、深みのある学びの場とできればと考えて
います。講義だけでなく、演習や課題なども通して理解だけでなく身につけるところまで
サポートできればと考えています。

・機械学習の概論について把握できます
・機械学習のアルゴリズムの代表的な考え方について理解することができます
・Python＋scikit-learnを用いた実装について理解できます
・演習を通して実務への応用の方法についてイメージがつかめます

7/11(水)、7/18（水）、7/25(水)、8/1（水）
受付：19:50〜20:00
講義：20:00〜21:30
演習：21:30〜22:00

※
途中適当に休憩を挟みます。

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
（詳細はお申し込みいただきました方にご連絡させていただきます。MAX30は入るので広々と
快適に使えるのではないかと思います。）

・機械学習概論
　　機械学習とは
　　教師あり学習、教師なし学習とは
　　教師あり学習における学習と推論
　　代表的な識別規則の構成法

・距離による規則の構築とクラスタリング
　　クラスター分析とは
　　距離の指標
　　類似度の指標
　　階層クラスター分析とは
　　クラスター間の距離測定方法
　　階層クラスター分析の長所と短所
　　非階層クラスター分析とは
　　k-meansの派生手法
　　Pythonを用いたそれぞれのトピックの演習

・決定木とアンサンブル学習
　　決定木
　　決定木とは、不純度の考え方
　　交差エントロピー、ジニ係数
　　決定木の手法、決定木と剪定、枝切りを行わない場合の問題点
　　アンサンブル学習（バギングとブースティング）
　　ランダムフォレスト
　　Pythonを用いたそれぞれのトピックの演習

・関数近似と線形回帰、ニューラルネットワーク
　　単回帰分析
　　最小二乗法、回帰係数と共分散
　　決定係数、寄与率、相関係数
　　重回帰分析、ニューラルネットワークへのモデルの拡張
　　Pythonを用いたそれぞれのトピックの演習

・ベイズの定理と最大事後確率基準
　　ベイズの定理基本（事後確率と尤度）
　　最大事後確率基準（分類）
　　Pythonを用いたそれぞれのトピックの演習

・演習
　　なんらかのデータを用いた演習を行います
　　（コンペティションのデータから選定予定です）

※講座内容は若干変更となる場合があります

・高校数学は大体は把握している方
・背景の理論の概要をつかんだ上でライブラリを使用したい方
・実務で機械学習を活用したい方
・機械学習を用いた人工知能系のプロジェクトに興味がある方

アメリカの大学の数学科卒。現在外資系ソフトウェア企業で分析系ツールのエンジニア営業を担当。
数学科のバックグラウンドを活かし、分析の背景までわかりやすく解説することが可能。
大学時代には塾講師の経験もあり、小学生〜高校生まで幅広いトピックを指導した経験を持つ。

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年目で、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、1,000名近い。

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

上記記載の通りです。
割引に関しましては、女性の少ない業界なので女性の参加者の割引と、懐事情を鑑みて25歳以下の
参加者への割引をさせていただければと思います。

Python+Anaconda付随のライブラリ+TensorFlowを利用できるようにしてきてください。
（当日はJupyterでTensorFlowを動かします。）
インストールがわからない方は、別途ご相談いただければ対応致します。

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で2,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。）

・単発で何度か実施した内容が多いのですが、細かいサポートまで手が回っていなかったので、極力
丁寧なフォローアップができればと考えています。

・4回中1度くらいの欠席であれば個別でフォローアップ会を実施しますので、どうしても1日合わない
という方はご相談いただけますと嬉しいです。