【全3回】Microsoft Azureを利用したAI機械学習講座

その他

講座情報

2020年03月04日(水)

13:00 - 17:00

開催回数

全3回

講義室

教室10

席数

15席 空きあり

¥165,000/ 全3回

お申し込みはこちら

講座概要

初学者向けのAI・機械学習講座

昨今なにかと耳目を集めるAI・機械学習技術。しかしながら、前提の数学知識や勉強時間の所要など、興味があっても敷居の高さにしり込みされている方も多いのではないでしょうか。その様な方々に向けて、機械学習の初めの一歩を踏み出して頂くために、今回、本セミナーを開講致します。
数式を削ぎ落してイメージ優先に。クラウド型AIツールを活用し直観的に。12時間の講義時間に最低限の知識と実習を圧縮。AI・機械学習の基礎を最小限に学んで頂きます。

本セミナーでは、AzureのMachine Learning Studioを分析ツールに利用します。
同ツールは、ドラッグ&ドロップを基本とする、コーディングの少ない、初学者向きの機械学習環境を提供します。

また実習では、架空の顧客契約情報データを用いた離反予測分析やリース機器利用データを用いた利用量予測分析(※)などを題材に用意しました。
本題材を用いた実習を通じて、ビジネスにおける機械学習導入の、具体的なイメージを掴んでいただけると考えております。
※本セミナーの利用予定データは、予告なしに変更する場合がございます。予めご了承ください。


【Microsoft Azure Machine Learning Studio を実務で利用する場合のコストについて】
Microsoft Azure Machine Learning Studio はクラウドで利用します。実際に会社で利用する場合の導入コストは0円であり、毎月のランニングコストだけが発生します。
ランニングコストは利用量によって変わってきますが、月に50時間程度利用した場合の大よそのコストは1万8千円弱/月 程度となります。このように、非常に低いハードルで、AI・機械学習のツールを利用することができるのが、Microsoft Azure Machine Learning Studio の魅力の一つです。(なお、上記料金はあくまで目安であり、使い方によって金額が異なります。
料金の詳細は、以下をご確認ください。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/machine-learning-studio

※1 パソコン操作ができる方向けの講座です。
(プログラミング経験の有無は問いません)
※2 クラウド型AIツールにはMicrosoft Azure Machine Learning Studioを使用します。(ライセンスは運営側で用意します)
※3 以下の要件を満たすノートパソコンのお持ち込みが必要です。会社などからの支給品をご利用される場合には、あらかじめシステム管理者へのご確認をお願いします。
   OS:Windows7、windows8、Windows10
ブラウザ :Microsoft Edge または Google Chromeがインストールされていること
無線機能 :Wifiを通じてインターネットに接続可能であること
(早稲田大学でアクセスポイントを用意します)

<お申し込みについて>
本講座のホームページからのお申込み受付は、前日の13時までとなります。
それ以降のお申込みは、03-6262-7534 WASEDA NEO事務局までお問合せください。
(電話受付時間 月〜金 9:00-20:00、土 9:00-17:00、日・祝 閉室)

この講座のポイント

・数式削減、図表による解説優先、短期講習による初学者向けAI・機械学習を解説します
・基本的なデータ分析の流れを教示した上で、幾つかの機械学習手法を解説します
・業務におけるAI活用イメージを掴みたい方に向けて、データ分析実習を実施します
・Azure Machine Learning Studioによる機械学習を実習します

こんな方にオススメ

_AI・機械学習に興味があるが、数学やプログラミングに自信の無い方
_AI・機械学習を実習によって知っておきたい方
_Azure Machine Learning Studio に触れてみたい方
_AI・機械学習を業務への活用をご検討されている方/企業様

講師紹介

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社 執行役員 博士(理学)

脇坂 隆之 / Takayuki Wakisaka

1980年大阪府生まれ。
2010年大阪市立大学大学院理学研究科数物専攻後期博士課程修了。博士(理学)。
博士取得後、データ分析コンサルティング会社に入社し、需要予測や与信分析に従事。

2014年より現職。データサイエンティストとして製造業、金融業、デジタルマーケティング、HR-Techと様々な業界と業種のデータ分析コンサルに従事。
2019年4月より執行役員。

スケジュール

<第1回> 03月04日(水) 13:00〜17:00
・AI・機械学習の概要
・データ加工からモデル構築までの解説。
・Azure Machine Learning Studioを用いた機械学習実習(導入編)
※第1回の講義では、機械学習の構成要素を最小かつ最短に取り扱います。つまり、データを用意し、モデルを構築することだけに注力します。実際、社会に溢れるデータは多くの場合、そのままの形態で機械学習に利用する事は困難です。如何にしてそれらのデータを加工し、モデルの構築に繋げるのかを解説します

<第2回> 03月11日(水) 13:00〜17:00
・モデルの精度評価と過学習検証の解説 
・Azure Machine Learning Studioを用いた機械学習実習(実践編) 
※第2回の講義では、精度評価と過学習の検証方法について学びます。これらは、第1講義でこそ取り扱いませんでしたが、より良いモデルを構築し、安全に取り扱うためには必須の技術です。その概念と方法を習得し、実用に向けた機械学習の基礎知識を補完します。

<第3回> 03月18日(水) 13:00〜17:00
・機械学習の応用に向けた解説。
・Azure Machine Learning Studioを用いたデータ分析実習
※本講義最後の第3回では、機械学習のアルゴリズムの拡充を行います。ビジネスの現場においては、様々な種類の問題を取り扱うことが要求されます。機械学習でこれらに対応するためには、問題を理解し、それに合った手法を選択する必要があります。あまたの手法から基礎的なものを選び、それらをなるべく簡易に解説します。

申込方法

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info-neo@list.waseda.jpより、お申し込み内容確認のメールが送信されます。


※領収書、受講証明書(一部講座)の発行をご希望の場合には、予めご連絡ください。

※講座によっては、一部お申し込み方法が異なる場合がございます。講座概要内の注意事項や、備考も併せてご参照ください。

※セミナーの様子をWEB・SNS等掲載のために撮影する場合がございます(個人名やご所属は掲載いたしません)。ご都合の悪い方はスタッフまでお声掛けください。

※欠席時の講義についての録音・録画等の対応はいたしかねます。

講座情報

2020年03月04日(水)

13:00 - 17:00

開催回数

全3回

講義室

教室10

席数

15席 空きあり

¥165,000 / 全3回

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