データ駆動型へとビジネスが進化する時代をむかえ、

ますます重要となる機械学習への理解。

「機械学習について基本的な仕組みをしっかり押さえたい」

そんな皆様向けに、その基本を専門家がやさしく伝授します。  

 

これまではAI専門家の領域であった「機械学習」ですが、昨今ではビジネスパーソンにとってもその基本的理解は欠かせないものとなっています。

現代のビジネスはデータ駆動型へと進化しており、機械学習の活用により、データからの有益な洞察や予測が可能となります。これを活用することで、市場の動向を先読みし、競合他社よりも一歩先を行くことができます。

さらに、機械学習を用いることで、大量のデータを迅速に分析し、より迅速かつ正確な意思決定が可能となります。

そして、機械学習の基本を把握することで、従来のビジネスモデルに囚われることなく、個別の顧客ニーズに応じたサービスや、自動化されたカスタマーサポートなどの新しいビジネスチャンスを探求することが可能になります。

 

このようにビジネスへの重要性が増す一方の機械学習ですが、

「具体的にどういったことが行われているのかわからない」

「イメージが湧かない」

と感じられる方もまだまだ多いかと思います。

 

今回は機械学習の具体的なアルゴリズムや仕組みを、実際に体験しながら学べる講座を開催します。基本的なアルゴリズムから実務での活用ポイントまで、専門家が直感的に理解できるように指導します。

講師が作成したオリジナルの講義資料とExcelを使用した教材を通じて、機械学習の基本的な概念をしっかりと理解することをゴールとします。

 

ご自宅や職場で、機械学習の基本を学び、ビジネスの新しい可能性やスキルアップの一助として活用していただければ幸いです。

＜9/14,21講座ご参加の皆様へ＞

▼Zooｍ ID等のご案内は、9月11日（月）17時（その後お申し込みの方には随時）にメールにて発送済です。届いていないという方は、迷惑フォルダ等に振り分けられていないかご確認下さい。

回帰分析、教師あり学習、決定木、クラスタリング、ディープラーニング…といった機械学習における基本的な考え方をしっかり押さえることで、データサイエンスへの構造的理解を深めます。

難しい数式等は使わず、テキストとExcel教材を用いて進めますので、数学が苦手な方でも安心して受講頂けます。

ビジネスでのデータ活用のヒントを本講座から得て頂ければと思います。

 

＜内容（予定）＞　

(2023.9.9)増補企画として生成系AIの解説を追加し、一部構成を変更しております。

▼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）

- ランダムフォレスト（テキストの8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/読み解き（テキストの5章抜粋）

- 生成系AI

— ニューラルネットワーク（テキストの8章抜粋）

— CNNから画像生成まで

— word2vecからLLM、ChatGPTまで

- まとめ

 

 ▼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　2023年9月14日（木）19時～21時

▼第2日目　2023年9月21日（木）19時～21時（懇親会21時～）

秋の連休期間中、機械学習をじっくり学びたい方にオススメです。

※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＞※要各自事前購入

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（講座4時間＋懇親会30分＋オリジナル教材）

※上記要各自購入の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＞先着順にて9月14日（木）18時まで受付中

▼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。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 以下は過去開催分です↓

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＞受付終了

▼STEP1   

EventRegistよりお申込、お支払いの手続をお願い致します。

 

 

 

 

 

 

 

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