2017年02月27日（月）
10:30～16:30
Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
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非会員：
50,906円
（本体価格：46,278円）
会員：
48,125円
（本体価格：43,750円）
学生：
11,000円
（本体価格：10,000円）
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円（税込）から
★1名で申込の場合、47,250円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円（2人目無料）です。
学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
本テーマに興味のある方ならどなたでも受講可能ですが、特に以下のような方を想定しています。
・技術者に限らず、ビジネスに人工知能を活用したい方
・文系出身で数学は苦手だが人工知能で何ができるのか知りたい方
・機械学習を利用したシステム構築を検討している企画・開発者
・マーケティング分野への機械学習応用を検討している方
この分野に興味のある方なら、予備知識は特に必要ありませんが、大学初学年程度の数学の知識（ベクトル・行列・統計）があった方がより深く理解できます。
・機械学習の基礎知識
・機械学習の代表的な手法の原理の理解
・機械学習のマーケティング分野への活用方法
・ディープラーニングの基礎知識
・推薦システムやテキストマイニングの原理の理解
機械学習の教科書を見ると、理論やアルゴリズムが数式によって説明されています。これが理由で機械学習の勉強を挫折される方がたくさんいます。しかし、機械学習の真髄は数学を使わなくても説明可能です。本セミナーでは、機械学習の理論をできるだけわかり易く説明するため、数式の意味を解説しながら、グラフ等により視覚的な説明を心掛けます。また、適宜Pythonによるサンプルコードや実際の機械学習を利用したアプリやシステム、サービスなどの事例を示しながら進めていきます。
1．人工知能（機械学習）とは？
1）人工知能と機械学習
2）なぜ人工知能が注目されるのか？
a）機械学習に必要なもの
b）ビッグデータ
2．機械学習の基礎
1）機械学習とデータマイニングの違い
2）機械学習の種類
a）教師あり学習
b）教師なし学習
c）中間的手法
3）機械学習に何ができるのか？
a）回帰：重回帰分析
b）分類：パーセプトロン、ニューラルネットワーク
c）クラスタリング：k-means
d）次元削減：主成分分析
e）ルールマイニング：Apriori
4）機械学習手法の性能を評価する
3．機械学習の応用
1）機械学習のワークフロー
2）ディープラーニングとは？
a）特徴量とは
b）特徴量抽出の意味する事
3）機械学習システムを作るには
a）Pythonと機械学習ライブラリ
b）機械学習を活用する際の注意点
4．機械学習のマーケティング分野への活用
1）マーケティング分析に使われる手法
2）レコメンダーシステム（推薦システム）
a）顧客の嗜好を分析する
3）テキストマイニング
a）自然言語処理
b）言葉のデータ化
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