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若手エンジニア育成事業の一環としてAIエンジニア養成講座を開始いたしました！

本講座では、Python言語を用いて機械学習の領域を学ぶための実践的なガイドラインを示します。計算部分のほとんどはPythonのパッケージを利用することで可能なので、数学が苦手な方でも、挫折することなく最後までご受講頂けます。





本講座の限られた時間内では、本質的な内容を説明することに重点を置き、試行錯誤が必要な実践に関しては、
各講座回の間に課題として取り組んで頂きます。わからない個所があった場合でも、受講者が基礎的な知識をつけるため、それをフォローする環境が整備されていますので、徹底的に実践演習ができます！

【本講座の特徴】
・同一講座であれば「何度でも」受講が可能
・少人数での受講―最大16名まで「一人ひとり」の進捗に応じて指導
・機械学習の実践―機械学習の分析パッケージで「徹底的に」実践演習
・アプリで課題を共有―授業中の課題を講師とSlackで「瞬時に」解決

【対象者】
将来的にAIエンジニアを目指す人
機械学習に興味はあるけど何から始めればよいか分からないエンジニア

【開催概要】（当日受付18:30〜19:00）
１. 11/2（金） 19:00 – 20:30
[Pythonの基礎]
分析モデル構築に便利なJupyter Notebookの使い方
Pythonを用いたプログラミングの基本

２. 11/09（金） 19:00 – 20:30
[分析パッケージの紹介]
NumpyやPandas、Scikit-Learnなどの強力な分析パッケージの紹介
各パッケージの使い方の実践演習

３. 11/16（金） 19:00 – 20:30
[機械学習入門]
機械学習モデルの大きな枠組み紹介と、その特徴を理解するための実践演習
機械学習モデルのデータ入出力形式の理解

４. 11/30（金） 19:00 – 20:30
[データ理解/ データハンドリング]
ヒトが読みやすいデータから、機械学習モデルが読みやすいデータへ変換するための手法紹介
分析コンペティションの基礎的なデータを用いた実践

※講座の申し込み、詳細は以下のURLからご覧ください

http://gri.jp/news/11267

【講師の紹介】
[画像1: https://prtimes.jp/i/17091/13/resize/d17091-13-655902-2.png ]

•Profile〈プロフィール〉
•ヤン ジャクリン
•弊社のデータ分析官
•日本育ちの米国籍
•東京大学理学部卒（理学博士）
•素粒子物理学の研究多数
[画像2: https://prtimes.jp/i/17091/13/resize/d17091-13-900293-1.png ]