AIの活用増大によって次にぶつかる壁である「AI倫理の問題」。

「実務家として正しくデータ活用するためのポイント」を、

専門家がやさしく解説します。

レギュラー開催の「機械学習入門講座」の概説から入りますので、

機械学習が初めてという方も、過去受講生も、

どなたでも参加可能です。

社会生活、経済活動の広い分野でデータ活用が進み、AIを活用したサービスも日常的に実装されるようになりました。

その中で、バイアス、プライバシー、説明可能性といったAI倫理と呼ばれる新たな課題が生まれてきました。

今回は、「実務家として正しくデータ活用するためのポイント」に焦点をあて、新たな課題として浮上してきた本分野について専門家から学ぶ講座を企画致しました。

2020年より定期的に実施している「機械学習入門講座」の復習から入りますので、機械学習のおさらいをされたい方、機械学習の世界に触れて見たい方の参加も歓迎致します。  

＜内容（予定）＞　

▼第１日目  19:10-21:00

-機械学習のおさらい

・機械学習の手法

・線形回帰分析

・決定木

・ディープラーニング

・精度評価指標

-AI倫理についての全体像

・バイアスとは何か？

・説明可能性とは？

・プライバシーについて

▼第２日目  19:00-21:00

2日目

-説明可能なAI手法

-エクセルで理解する説明可能性

・回帰分析の説明

・Feature Importanceとは？

・さらに詳しく知るための、Partial Dependence Plotとは？

 

 ▼オンラインライブ懇親会（希望者のみ）

第2日目　21:00〜21:30 懇親会 

※講師への追加質疑応答、参加者同士の交流の時間となります。

※ドリンク、スナック等を各自ご準備の上、ご参加下さい。

 

 ＜申込者特典：録画映像を期間限定で公開＞

当日の講座の模様は、録画映像にて1週間限定で申込者と共有致します。

当日うまく接続できなかった、都合により参加できなくなった方も、こちらから講座を視聴頂けます。

また当日ご参加頂いた方にも、復習用としてお使い頂けます。

※機械の不具合等でうまく録画できない可能性もありますので、極力当日の受講をお勧め致します。 

※録画した動画は、後日販売の目的で使用させて頂く場合がございます。予めご了承下さい。  

 

 

＜本講座で得られること、変われること＞

▼機械学習の手法を短時間で復習できる

▼機械学習の手法を理解した上で、予測結果に納得感を得ることができる

▼実務で導入する際の注意点を知ることができる

▼説明可能なAIについて理解することができる

 

▼講義資料サンプル（当日と異なる場合があります。） 

■実施要領（ご自宅、職場からご参加下さい。）

＜日時＞

▼第1日目　2022年9月7日（水）19時～21時

▼第2日目　2022年9月14日（水）19時～21時（懇親会21時～）

※日本時間

※プログラムの進行上、前後する場合があります。

 

＜対象＞

・説明可能なAIについて知りたい方

・AI倫理について興味がある方

・機械学習を1度学習していて復習したい方

・機械学習の手法を理解しているが、予測結果に納得感がない方

※板橋区在住、在勤でなくても受講可能です。世界中からご参加下さい。

 

＜人数＞　

30名（限定。先着順）

※講座の性質上、増席は致しません。

※最小開催人員3名に達しない場合は中止と致します。

 

＜各自準備が必要なもの＞

講演は、オンライン会議システム「Zoom」を使用して開催致します。

（１）カメラ、通信環境のある、PC、スマホ、タブレット等

（２）オンライン会議ツール「Zoom」

※Zoomに関しての「よくある質問」はこちらをご覧下さい。

 （３）ExcelができるPC等

上記（１）のZoomで使うものと同一の機器でも問題ないかと思いますが、オンライン講義を受けながらExcelで作業をして頂きますので、（１）はスマホに接続頂き、（３）はPCで作業頂く方法による聴講の方がよりスムースかと思います。

  

＜参加費＞実験特別価格

7,800円（資料代込）

 

 

■お手続き（支払方法、手続方法）   

＜支払方法＞
①クレジットカード払い（JCB、VISA、Master、Paypal）
日本経済新聞社グループが運営するイベントプラットフォーム、Event Regist（イベントレジスト）での支払いが可能です。これまでのような銀行振込の手間もありません。 
②銀行振込
従来どおり銀行振込でお支払いも承ります。手続中に満席とならないよう、お申込後すみやかに支払手続をお願い致します。 
※支払方法に関する「よくある質問」はこちらをご覧下さい。 
 

＜手続方法＞受付中

▼STEP1   

EventRegistよりお申込、お支払いの手続をお願い致します。

※期限直前に申込されますと、手続が間に合わない場合がありますので、早めにお手続きをお願い致します。

※一度お支払い頂きました代金は、理由の如何を問わず返金致しません。万一当日欠席の場合は、代理の方がご出席下さい。

※残席数は最新でない可能性があります。最新情報は下記申込ページ（Eventregist）をご確認下さい。

 

▼STEP2　

手続完了後、EventRegistより登録完了のメールが届きます。 

※振込払いの方へは、自動返信メールで申込受付と振込方法の案内のメールが届きますので、すみやかにお支払いをお願い致します。

 

▼STEP３

後日、講座案内のメールが届きます。

講座に関してのZoom ID、配布資料等については、後日登録アドレス宛メールにてご連絡致します。

 

 

＜お問い合わせ＞

よくある質問は、こちらにまとめました。

 

その他ご不明な点は、どんなことでも以下宛お問い合わせ下さい。　

板橋区立企業活性化センター　機械学習入門講座担当　宛

kigyoujyuku@itabashi-kigyou.jp  

※電話でのお問い合わせは専属の担当がおりませんので、メールでのお問い合わせがスムースです。

 

 

 

 

 

 

 

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「機械学習について基本を仕組みでしっかり押さえたい」

という方向けに、専門家がやさしく基礎を伝授します。  

 

機械学習という言葉は、広く使われるようになりましたが、「具体的にどのようなものを指すのかよく分からない」という方も多いかと思います。自社への導入も、「イメージがわいてこない」というのが実態ではないでしょうか。

今回は、EXCELを使って、機械学習でどのようなことが行われるかについて、具体的にアルゴリズムの仕組みを捉えながら、体感して頂くための講座を企画致しました。 

機械学習で使われる基本的なアルゴリズムから、実務で使う場合のポイントまで、機械学習を直感で理解頂くための基本を、専門家から学びます。

ご自宅で職場で、機械学習とは何かを捉えて頂き、ご自身のスキルアップ、自社導入へのヒントにつなげて頂ければと思います。

＜内容（予定）＞　

▼第１日目  19:10-21:00

- 機械学習とは（テキストの1章、2章抜粋） 

- エクセルでのアルゴリズムの理解（テキストの3章抜粋） 

- 決定木の導入（テキストの7章抜粋）

▼第２日目  19:00-21:00

- クラスタリングのアルゴリズムの理解（テキストの5章抜粋） 

- 高度なアルゴリズム（テキストの8章抜粋）

- 実務でのポイント

 

 ▼オンラインライブ懇親会（希望者のみ）

第2日目　21:00〜21:30 懇親会 

※講師への追加質疑応答、参加者同士の交流の時間となります。

※ドリンク、スナック等を各自ご準備の上、ご参加下さい。

 

 ＜申込者特典：録画映像を期間限定で公開＞

当日の講座の模様は、録画映像にて1週間限定で申込者と共有致します。

当日うまく接続できなかった、都合により参加できなくなった方も、こちらから講座を視聴頂けます。

また当日ご参加頂いた方にも、復習用としてお使い頂けます。

※機械の不具合等でうまく録画できない可能性もありますので、極力当日の受講をお勧め致します。 

※録画した動画は、後日販売の目的で使用させて頂く場合がございます。予めご了承下さい。  

 

 

＜本講座で得られること、変われること＞

▼データサイエンスの考え方、データサイエンティストの仕事について、その基本と実例を学ぶ機会ことができる。

▼機械学習と統計学の違いを理解することができる。

▼AI、機械学習の動きを知ることで、ブラックボックスではないと理解することができる。

▼難しい数式を一切使わず、簡単にExcelで機械学習の動きを捉えることができる。

▼実務での活用イメージを持つことができる。

■実施要領（ご自宅、職場からご参加下さい。）

＜日時＞

▼第1日目　2022年7月14日（木）19時～21時

▼第2日目　2022年7月21日（木）19時～21時（懇親会21時～）

※日本時間

※プログラムの進行上、前後する場合があります。

 

＜対象＞

機械学習・データ分析に興味がある方

今後データ分析を行ってみたいと考えている方

※Excelの基本操作を理解できることを要件とします。

※if文が理解できることがのぞましいです。

※板橋区在住、在勤でなくても受講可能です。世界中からご参加下さい。

 

＜人数＞　

20名（限定。先着順）

※講座の性質上、増席は致しません。

※最小開催人員3名に達しない場合は中止と致します。

 

 

＜各自準備が必要なもの＞

講演は、オンライン会議システム「Zoom」を使用して開催致します。

（１）カメラ、通信環境のある、PC、スマホ、タブレット等

（２）オンライン会議ツール「Zoom」

※Zoomに関しての「よくある質問」はこちらをご覧下さい。

（３）ExcelができるPC等

上記（１）のZoomで使うものと同一の機器でも問題ないかと思いますが、オンライン講義を受けながらExcelで作業をして頂きますので、（１）はスマホに接続頂き、（３）はPCで作業頂く方法による聴講の方がよりスムースかと思います。

（４）テキスト（下記）

 

＜テキスト＞※要事前購入

直感でわかる! Excelで機械学習（インプレス）

▼ヨドバシカメラ

▼紀伊国屋 

▼楽天

  

＜参加費＞

9,800円（資料代込）

※テキスト代は含みません。

 

 

■お手続き（支払方法、手続方法）   

＜支払方法＞
①クレジットカード払い（JCB、VISA、Master、Paypal）
日本経済新聞社グループが運営するイベントプラットフォーム、Event Regist（イベントレジスト）での支払いが可能です。これまでのような銀行振込の手間もありません。 
②銀行振込
従来どおり銀行振込でお支払いも承ります。手続中に満席とならないよう、お申込後すみやかに支払手続をお願い致します。 
※支払方法に関する「よくある質問」はこちらをご覧下さい。 
 

＜手続方法＞

▼STEP1   

EventRegistよりお申込、お支払いの手続をお願い致します。