Microsoft Teams 会議の定員は 250名ですが、補欠の出ないように350人募集します。

これまでの実績では、実際に参加する人は申込みの　40〜50% ですので問題ないと予想しています。

万が一、当日250名を超えるアクセスがあった場合、参加出来ない可能性があることを予めご了承ください。

ゼロから始めて、１年間でPythonでのディープラーニングの基礎までの機械学習を講義します。

会議方法： Microsoft Teams 会議（アカウント不要）※開始後１０分以降は入室を認めません。

講師：

・井伊（異業種データサイエンス研究会主宰）

参加資格：

なし

アジェンダ（案） (予告なしに変更するかもしれません）

Google Colab

・GPU の設定
・Google drive のマウント

Kaggle notebook

・GPU の設定
・学習用データのアップロード
・Google drive から学習済みモデルをインポート

＜機械学習・データサイエンス基礎講座　年間予定＞

土曜日 19:00 - 21:00
(01) 1/30 データサイエンスのためのPython入門
(02) 2/27 可視化プログラミング（グラフ作成）
(03) 3/27 教師あり学習・回帰
(04) 4/24 教師あり学習・分類
(05) 6/26 教師なし学習（次元削減・クラスタリング）
(06) 7/24 前処理とEDA
(07) 8/28 特徴量エンジニアリング
(08) 9/25 Hyper parameters最適化と説明可能な機械学習
(09) 10/23 OpenCVによる画像処理
(10) 11/27 ディープラーニングによる画像分類（１）
(11) 12/18 ディープラーニングによる画像分類（２）

＜自然言語処理 (NLP) 基礎講座予定＞

土曜日 19:00 - 21:00
(1) 5/8 日本語形態素解析とワードクラウド
(2) 6/12 特徴量作成（BoW / TF-IDF）
(3) 7/11 トピックモデル
(4) 8/7 分散表現（Word2Vec等）
(5) 9/11 RNN と LSTM
(6) 10/10 Transfomer と BERT

＜２０２１年　無料公開講座＞

・1/09 Python によるABテスト分析
・1/16 Raspberry Pi による IoT 超入門（１）
・1/23 Python によるデータ可視化
・2/06 R による機械学習
・2/13 Tensorflow vs PyTorch
・2/20 Pytho AutoML トライアル
・3/06 PyTorch による物体認識
・3/13 ３大Tree系Boostバリバリチューニング
・3/20 ラズパイ de Mathematica
・3/28 AI 英語勉強会
・4/03 Classic Mac OS エミュレーション on Windows
・4/10 Python vs R on Data Science
・4/17 欠損値処理 by Python and R
・4/25 クラウド無料GPUを使い倒す術
・5/01 最短1時間で画像分類Webアプリ制作
・5/15 NLPフリーソフト KH Coder入門
・5/22 真面目にPythonの文法棚卸し
・5/29 git/github 超入門
・6/05 Python 機械学習アルゴリズム実装（１）決定木とランダムフォレスト

※ アジェンダおよび講師は予告なく変更する場合があります。
※ セミナーの内容はビデオ撮影いたします。
※ セミナーで使用する資料・コード等は、別途有償（PayPal もしくは銀行振込・振込手数料別途負担）で配布します。