予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル

会場の受付カウンターにて当日受付を申込を承ります。直接会場にお越しください。
人工知能の要素技術として作られた機械学習。IoT関連機器から発生するセンサーデータやログなどの大量データからパターンやルール、予測、を生み出す技術として今注目を集めています。本講座では講義や講師による実演を通して、機械学習を用いたビジネスアプローチ方法にはどういったものがあるのか学んでいきます。

日時

2016年7月26日(火) 15:30-18:30(予定)

会場

六本木アカデミーヒルズ D3 WEEK 2016 の会場内で開催します

(東京都港区六本木6丁目10―1六本木ヒルズタワー49階)

主催

日経BP社

受講料

通常価格¥65,000(税込)

D3 WEEK 2016 会場内で開催される有料セッションにもご参加いただけます
(受講当日に限り)

当日価格¥68,000(税込)

定員

25名 → 大好評につき定員枠を拡大しました! 60名

(最少開催人数 10名)

※参加申込者が最少開催人数に達しない場合は、開催を中止させていただくことがあります


本講座受講の方は、本講座開催日に限り、D3 WEEK 2016内で開催されるキーノート・有料セッションへ参加できます。さらに、7月25日に開催される初日パーティー・協賛セッション・ネットワーキングパーティー・NEXT CMO AWARD発表・贈賞式・展示コーナーへ参加ができます。D3 WEEK 2016の詳細はこちら
※当日申込の方は初日パーティーには参加いただけません。

こんな人におすすめです

人工知能に通じた人材を育成したいマネージャーの方(部下の方をご派遣ください)

機械学習の基礎と手法を体系的に学びたい研究開発部門やエンジニアの方

深層学習(ディープラーニング)や強化学習など注目技術を理解しビジネスへの応用を検討したい方

プログラム

講義
機械学習の概要並びに個別の領域での各ビジネスでの活用について解説します。
講義
課題パターンにあわせた機械学習手法と今後注目される手法について解説いたします。 線形分類器、アンサンブル学習、クラスタリング、多腕バンディット、Deep Learning、など
実演
機械学習を使った課題解決フロー(目標設定、仮説立案、簡易実験、モデルの実装、自動化)の講師による実演から実施の流れを学びます。

講演者


Preferred Networks 知的情報処理事業部 事業部長 海野 裕也 氏
2008年東京大学大学院修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エム(株)入社。東京基礎研究所配属。自然言語処理、テキストマイニングの基礎技術の研究に従事。2011年より(株)Preferred Infrastructure入社。自然言語処理、機械学習の研究開発や、オープンソースの分散機械学習エンジンJubatusの開発に従事。2014 年から NLP 若手の会の共同委員長。著書に「オンライン機械学習」(講談社)
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