データサイエンス基礎講座 2017 <Rではじめる機械学習編> [2017年10月7日(土)・14日(土)(全2回)]

10月7日(土) 【1日目】

13:00-15:00
(120分)
1限目:データサイエンスの基礎数学
  • データサイエンスとは?(概論)
  • データサイエンスと機械学習
  • データの分布・確率分布
  • 正規分布とt分布による標本推定
15:15-17:15
(120分)
2限目:データサイエンスの基礎:数学/統計
  • 回帰分析
  • 重回帰分析
  • ロジスティク回帰
  • ポアソン回帰
  • クラスタリング分析(階層化、非階層化、モデルベース)
  • 行列とベクトル
  • 主成分分析
  • 因子分析
17:15-18:15
(60分)
特別講義:演習環境説明
ニフティクラウド Deep Learning powered by Zinrai利用について
講師

富士通クラウドテクノロジーズ株式会社

(調整中)

  • アカウントの利用の説明/GPU利用の留意事項説明等
  • ニフティクラウド Deep Learning powered by Zinraiの機能・特徴について

特別講演:「GPUを活用したDeep Learningの利点と事例」
講師

エヌビディア合同会社

エンタープライズマーケティング

シニアマネージャー

佐々木 邦暢(ささき くにのぶ)

18:15-18:30 質疑応答
18:30-20:00 懇親会

10月14日(土)  【2日目】

13:00-15:00
(120分)
3限目:機械学習
  • 機械学習の基礎
  • アソシエーション分析
  • カーネル法とサポートベクターマシン
  • 過学習とL1,L2正則化
  • アンサンブル学習
15:15-17:15
(120分)
4限目:ニューラルネットとディープラーニング
  • ニューラルネットとディープラーニングの基礎 活性化関数・損失関数・多層パーセプトロン・SGD
  • 畳み込みネットワーク
  • 再帰型ネットワーク
  • Pythonによるディープラーニング環境の構築 Theano/Kerasの導入
  • Kerasによる畳み込みネットワーク
  • KerasによるLSTMによる時系列データ
17:15-17:30 質疑応答

★受講に際しての留意事項

  • Rをステップ・バイ・ステップで学習しますので、Rが初めての方にもおすすめです
  • 高校卒業程度の数学の知識(行列、線型代数、ベクトル など)を有する事
  • 原則Windows環境とクラウド環境での授業となります