インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。
2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月から「データサイエンス講座」として実施してまいりました。

現在、「R：演習編」、「Python編」、「Microsoft Azure　MachineLearning編」、「IBM Watson―アプリケーション編」など多くのタイプの授業を実施しております。

データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、毎回・満席の活況を呈しています。

今回、2017年12月度は、ディープラーニングの理論とPython/Javaを使った演習で学べる「データサイエンス基礎講座＜ディープラーニング編＞を実施いたします。
※通常の「データサイエンス基礎講座」とは異なり、各種スキル・経験を要する「中級編」として実施いたします。受講対象の要件を参照の上、受講を希望下さい。

まず、ディープラーニングの基本であるパーセプトロンやロジスティック回帰の理論をはじめ、多層パーセプトロン、畳込みニューラルネットワーク、Dropout、Batch Normalizationなどなど、ディープラーニングを導入していくうえで不可欠な手法を平易に解説いたします。
理論だけでなく、PythonやJavaでのスクラッチによる実装とライブラリを用いての実装の比較や演習を行うことで、理解をより深めることを目指します。
また、昨今の自然言語処理分野で用いられているリカレントニューラルネットワーク、LSTMなど、ディープラーニングの研究が活発な分野・課題・可能性などについても紹介いたします。

講師には、東京大学で現在、学生・院生等に最先端の「ディープラーニング」を教導するとともに、ITを活用した医療系スタートアップ企業で最高技術責任者を務めるスーパーエンジニア「巣籠 悠輔（すごもり　ゆうすけ）」氏を迎えます。
自著の「Deep Learning　Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)」の内容をベースにしながらも、受講者の皆さまとも講義・演習だけではなく、ディープラーニングのビジネスへの応用・可能性、不可能性などについても大いに質疑・議論をしていただけることを期待しております。
また、最終回には、大手外資系ITベンダーに勤務し、機械学習に造詣の深い中井悦司氏を講師に迎えます。DNNの基礎理論を講義と演習で理解した後、ビジネスへの応用・活用の肝を、自社活用事例や海外導入事例をもとに解説していただきます。

既に、データ分析プロジェクトに参加しているマネージャー/ディレクター・クラスの方は勿論、初めてのスタッフの方など幅広い階層の方々が、本講座を通じ「機械学習/ディープラーニング」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として利用下さい。
データ分析業務・IT活用部署だけではなく、ビジネスにデータ分析を活かしたい多くの部門・多くの皆様のご参加を心よりお待ちしております。

※受講に際しての留意事項：

• 大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している
• Python/R/Javaの基本文法を経験/勉強した事がある
• 統計/機械学習について勉強または経験した事がある

の要件を満たす方の受講を推奨

※昨年及び前回実施した『データサイエンス基礎講座』を受講された方も、知識の再整理・復習の意も含め再受講をお薦め致します。

開催概要

セミナー名	データサイエンス基礎講座2017＜ディープラーニング編Ⅱ＞ ～　ディープラーニングの理論と実践を学べ！　～
日時	2017年12月6日（水）19:00～21:00（受付開始 18：30） 2017年12月12日（火）19:00～21:00（受付開始 18：30） 2017年12月15日（金）19:00～21:00（受付開始 18：30） 2017年12月19日（火）19:00～21:00（受付開始 18：30） 2017年12月20日（水）19:00～21:00（受付開始 18：30） 全5回
会場	インプレスグループ　セミナールーム 東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F 三田線神保町駅［A9］徒歩1分 新宿線神保町駅［A9］徒歩1分 半蔵門線神保町駅［A9］徒歩1分 東西線竹橋駅［3b］徒歩5分 千代田線新御茶ノ水駅［B7］徒歩5分 JR線御茶ノ水駅［御茶ノ水橋口］徒歩8分
主催	株式会社インプレス
協力	株式会社情報医療
参加対象	AIやディープラーニングのビジネス活用を検討している方 スタートアップ企業の経営者、生産技術系の技術者、事業責任者、新規事業担当者 ユーザ企業のシステム企画・開発部門、データ戦略部門、調査部門 サービスプロバイダー/ITベンダー等 ※大学初等レベルの微積分と線形代数を理解している、または事前に予習復習・学習していること ※統計/機械学習について勉強または経験した事がある ※Python/Rの基本文法を理解している
受講料	早割：12万9,600円（税込）　※2017年11月3日（金）までのお申し込み分 通常：16万2,000円（税込）
参加特典	【各回毎配布】 ・オリジナルテキスト ※4限目終了後プレゼント ・書籍 『Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装』
お問い合わせ先	インプレス データサイエンス基礎講座 2017 事務局（担当：石川義貴） E-mail：bc-event@impress.co.jp 受付時間　10:00～18:00（土・日・祝日を除く）
定員	30名（最少開講人数15名） ※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。

注意事項

• 最少開講人数15名となります。
• 受講票は2017年11月24日（金）以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
• 応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
• 講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
• 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

重要：利用ソフト、持参PC等、機器について

• ハードウェア： プロセッサ2.6GHz推奨
• 稼働OS： UNIX, Linux 推奨（Windowsでも python / java が実行できるならば問題ありません）
• ネットワーク環境： 要ネットワーク

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主催

• 

協力

• 株式会社情報医療

特別協力

• フューチャーブリッジパートナーズ株式会社