<実習セミナーにつき1口受講はありません>
会 場：オームビル（東京都千代田区神田錦町3‐1）
受 講 料：55,000円[税別]／1名
ノートPCをご持参ください。
事前に以下のインストールをお願い致します。
1. Anaconda（Python 3.7）をインストール
2. Anaconda Prompt (Win) もしくはターミナル（Mac）から
$ conda install python==3.6を実行
もしくは，仮想環境にて，Python 3.6をインストールしても構いません．
（ただし，仮想環境の構築方法がわかる人のみ）
なお，Macの場合はPython 3.7でもどちらでも構いません．
＊Mac、Windowsの別は問いません。
＊メモリは4GB以上を推奨します。
＊当日会場にて実習教材データを配布します。(媒体 : USBメモリ)。
＊実習教材データは皆様に贈呈いたします。
【講師紹介】
2005年～2010年3月 大阪大学産業科学研究所新産業創造物質基盤技術研究センター
・特任助手（職名改名により2007年より特任助教）
2010年3月 大阪大学大学院情報科学研究科より 博士（情報科学）取得
2010年4月～2015年6月 大阪大学産業科学研究所第１研究部門（情報・量子科学系）・助教
2015年7月～現在 同 准教授。
<講師より>
昨今のAIブームの火付け役とも言えるディープラーニングは強力な
学習手法ですが、万能ではありません。問題の特性をよく理解して適
切な機械学習手法を選択し、適切に用いることが重要です。
本セミナーでは、機械学習における「教師なし学習」について、
また、特に要望の多い「異常検知」の理論や手法の説明とともにPythonを
用いた簡単な実習を交えて機械学習の理解を深めます。
これから本格的な勉強を始める前に概要と雰囲気を掴むには最適かと思います。
<受講対象者>
・機械学習・異常検知に取り組んで間もない方
・機械学習・異常検知を業務で利用しようとしている方
・Pythonによる機械学習・異常検知を基礎から学びたい方
・その他、機械学習・異常検知に興味のある方
<予備知識>
・高校卒業程度の数学の知識（微分、確率・統計、行列計算等）
・プログラミングの経験（Pythonでなくても良い）
<修得知識>
・機械学習・異常検知の基礎
・代表的な教師なし学習の理論的背景と実運用の指針（ＰＣ実習を通して）
・機械学習に基づく異常検知の基礎と実運用の指針（ＰＣ実習を通して）
