・機械学習の基礎的手法を理解したい方
・テストデータをもとに実際にモデルを作り、改善していく流れを理解したい方
・Microsoft Azure Machine Learningを使ってみたい方
※本研修は機械学習の入門者向けです。
ＡＩ・機械学習研修～回帰・分類・レコメンド編（２日間）
研修No.6950600
本研修は、オンラインでも実施可能です。日程がない場合はお気軽にご相談ください
対象者
- 若手層
- リーダー層
- 中堅層
- 管理職層
よくあるお悩み・ニーズ
- 自社データをＡＩで分析したいが、どう始めたらよいか分からない
- 機械学習で何ができるのか、基本知識を身につけたい
- Microsoft Azure Machine Learningを使ってみたい
研修内容・特徴outline・feature
本研修はシステム開発に関わる方向けへの実施を想定しています。機械学習の基礎を理解し、簡単なモデルを作れるようになっていただきます。そのうえで、廉価に使えるMicrosoft Azure Machine Learningを用い、基本的な操作を学んだうえで、サンプルデータをもとに実際にモデルを構築いただきます。
＊この研修はＰＣを利用します＊
研修会場にノートＰＣをご用意をしております
（持ち込んだＰＣのご利用はできません）
＊オンライン研修の受講環境について＊
オンライン研修ではご自身でAzureMLのアカウント作成（無料）をお願いしております。
到達目標goal
- ①機械学習の基礎が理解できる
- ②Ａｚｕｒｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇを理解し、基本的な操作が行えるようになる
- ③回帰、クラス分類、レコメンドの意味を理解したうえで、簡単なモデルを作成することができる
研修プログラムprogram
| 内容 | 手法 |
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講義 ワーク |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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ワーク | |
企画者コメントcomment
「AIを導入したいが、何から始めればわからない」という声はよく耳にします。半面、世の中の動きとしては、AIを導入したサービスは日々増えています。やはり、この先AIの導入は仕事上でパソコンやスマートフォンを使っているように、”当たり前にあるツールの1つ”になる可能性は高いように感じています。
インソースはいろいろな立場の方を対象に講座を用意しております。本研修は、システム部門の若手～管理職向けにご受講いただきたい、と想定している内容となっております。
※インソースは初級・中級・上級の3つのレベル分けをしており、本研修は「中級」にあたります。
スケジュール・お申込みschedule・application
お申込み時の注意点 →お申込みから研修当日までの流れ
- ・同業の方のご参加はご遠慮いただいております
- ・会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
オンライン開催
研修開始２０分前から接続可能です。研修開始１０分前までにマイク/スピーカの動作確認を完了して、研修開始までお待ちください。
セミナールーム開催
【新型コロナウイルス感染症への対策について】 （更新日：2020年11月20日）
セミナールーム開催の場合、受講者さまの安全確保のために、定員半減、ビニールシールド設置、会場消毒など「８つの感染症対策」を実施しております。詳細はこちらのページをご覧ください。
よくあるご質問
変更・キャンセルはいつから発生？いくらかかりますか？受講者の評価evalution
本テーマの評価
内容：大変理解できた・理解できた
85.3%
講師：大変良かった・良かった
92.9%
※2019年10月～2020年9月
- 実施、実施対象
- 2020年11月 4名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた100%講師：大変良かった・良かった100%
- 参加者の声
- 機械学習の仕組みについて基本的な事を理解することができました。今後の業務に活かしていきたいです。
- 今後、機械学習関連の業務を推進するにあたり、この研修で学んだ全体の流れと前処理の重要性等を意識し取り組みたいと思います。
- レコメンデーションについて初めて知り、可能性を感じた。技能伝承や、社員教育等に活用したい。
- 実施、実施対象
- 2019年11月 7名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた85.7%講師：大変良かった・良かった100%
- 参加者の声
- 後半に演習が多く準備されていて、前半に学んだ講義内容について理解を深めることができてよかったです。
- 0からの学習でしたが機械学習の基礎、手法を知ることができました。今後知識を深め業務へと活用できたらと思いました。
- 実際の開発現場の話などが聞けて有益だった。
- 実施、実施対象
- 2019年10月 12名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた58.3%講師：大変良かった・良かった75%
- 参加者の声
- 業務改善をし、業務効率を上げられるのではないかと感じた。
- 業務の効率化や、自動化に向け役立てたい。
- 開発業の業務に興味がわき、より勉強したいと感じた。
- 実施、実施対象
- 2019年9月 5名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた100%講師：大変良かった・良かった100%
- 参加者の声
- モデルの作成や性能の向上等を実際に手を動かし、データを見ることで深く学べたと思います。
- 自社への導入やユーザーへの導入にあたり、得た知識を活かして提案や助言をしていきたい。
- 研修ではAI技術の大まかな分類とモデルについて学ぶことができ、身近な業務の自動化に活かしたいと思った。
- AI化の用途と実際の開発手法から、現行業務のAI化について明確なイメージを持つことができた。
- 機械学習に関する基礎から学べたため、大変勉強になりました。
- 実施、実施対象
- 2017年 7月 3名
- 業種
- 公開講座
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた100%講師：大変良かった・良かった100%
- 参加者の声
- 分析の仕方、データの使い方が肝であることが実際に体感できたので、日々取得しているデータをどう利用するかを意識して抽出するようにしたい。
- 前知識がなく受講したが、機械学習についての入門知識が習得できた。
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本テーマの評価-
内容をよく理解・理解- 85.3％
- 講師がとても良い・良い
- 92.9％
※2019年10月～2020年9月
公開講座の年間実績-
- 受講者数※1
- 名
- 開催数※1
- 回
- 講座数※2
- 種
類
- WEBinsource
ご利用社数※2 - 社
※1
※2
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