1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

受講料 61,000円(税別)/1口 が格安となります。



データサイエンス入門 
  - 基礎知識マスター 


 S191225K

   
 開催日時:2019年12月25日(水) 10:30-16:30

 会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)

受 講 料:1人様受講の場合 48,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 61,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


     講師著の『これだけは知っておきたい データサイエンスの基本がわかる本』
       (オーム社,2018)をテキストにセミナーを進めます。
       このテキストは、講師から当日会場で無償配布します。事前のご用意は不要です。


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 講 師


 
鈴木 孝弘 氏 


   東洋大学 経済学部 経済学科長  教授 工学博士 
              
 

    【主経歴】
      1984年 東京工業大学大学院 化学環境工学専攻博士課程修了(工学博士)
      1984年 静岡県庁 生活環境部 主事
      1986年 山形大学 工学部 情報工学科 助手
      1989年 東京工業大学 工学部 化学工学科 助手
      1994年 東京工業大学 資源化学研究所(大学院化学環境工学専攻併任)助教授
      2002年 東洋大学 経済学部 経済学科 教授 現在に至る

    【専門・得意分野】
      データサイエンス(ニューラルネットワークやサポートベクターマシンの経済、化学、
      薬学などの問題への適用)、環境科学、環境経済など

    【セミナーのポイント】
       近年、ビジネス誌の特集に「データ分析」「統計学」「人工知能(AI)」といった
      言葉をよく目にするようになりました。
       第4次産業革命を迎え、あらゆるモノをインターネットに接続し、膨大なデータを
      収拾・分析するIoT社会において、ひたすらに増え続けるデータ(ビッグデータ)を
      有効かつ効率的な処理し、ビジネス・研究に生かすための「データサイエンス」は、
      文系・理系問わず、もはや現代の必修科目です。
       本セミナーでは、この「データサイエンス」について、これだけき知っておきたい
      基本事項を解説します。データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっている
      ディープラーニングまで、データサイエンスの書籍などにありがち複雑な書式による
      説明は最小限に、その基本的な考え方と手法の原理をマスターすることを目的とします。

    【受講後、習得できること】
      ・データサイエンスの概要について知ることができる。
      ・数式やプログラミングによる説明では、ほとんど分からなかったデータサイエンスの手法を理解できる。
      ・データ分析部署、システム開発会社の新入社員の方々の入門知識として役立つ。
      ・実務や研究開発などにデータサイエンスを生かすため、何から始めるべきか分かるようになる。
      ・サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどの手法をすぐに適用できるようになる。



 講義項目

  1. データサイエンスとは
   1.1 要素技術
   1.2 AIの時代


  2. データと前処理
   2.1 ビッグデータ・データベース
   2.2 基本統計量・ベイズ設計
   2.3 データの標準化


  3. モデル化と最適化
   3.1 実験計画法
   3.2 シンプレックス最適化法
   3.3 グリッドサーチ


  4. パターン認識・多変量解析
   4.1 パターン認識とは
   4.2 多変量解析とは
   4.3 重回帰分析とPLS回帰分析
   4.4 クロスバリデーションとは


  5. サポートベクターマシン(SVM)
   5.1 カーネル法
   5.2 SVMの応用例


  6. ニューラルネットワーク・ディープラーニング
   6.1 ニューラルネットワークとは
   6.2 ニューラルネットワークの構造と学習
   6.3 ディープラーニング
   6.4 ディープラーニングの活用分野・展望


  7. まとめ




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