講座概要

機械学習は一般に認知されるようになり、R&D 的にデータサイエンティストが試行錯誤する段階の取り組みはかなり増えています。 その一方で、できあがったモデルを実際のアプリケーションに組み込むのに苦戦している例も少なくありません。

機械学習をアプリケーションに組み込むのに苦戦する理由の 1 つとして、機械学習の知識とアプリケーション開発の知識に乖離があることが挙げられます。

この講座では、機械学習については知見のある「データサイエンティスト」「PM」「PdM」といったポジションの方をメインターゲットとして、機械学習を実際にアプリケーションに組み込む例をお見せしつつ、登場する技術要素の概要を解説していきます。

サンプルアプリケーションについて

サンプルとして紹介するのは、MNIST で学習したモデルに対して、手書きして推論を試せるようなアプリケーションです。

モデルを改善することで推論の精度が上がる様子などもデモンストレーションします。

主な対象者

• 機械学習については手を動かせるが、アプリケーションに組み込むイメージがついていないデータサイエンティストの方
• 機械学習だけでなく、システム開発について学びたいと思っている方
• PM、PdM といったポジションで機械学習を活用したアプリケーションの開発に関わるため、登場する要素を知りたい方

前提知識

• 「学習」「推論」「モデル」といった単語が分かる程度の機械学習の知識

アジェンダ

• Web アプリケーションの基本
• サンプルアプリケーションの紹介と、構成の概要解説
• デモンストレーションと、ソースコードの解説
• より本格的な構成について

会場

Zoomウェビナーでの開催となります

※ 参加登録してくださった方に、このページ上部の「参加者への情報」の欄にZoom URLが表示されます。

タイムテーブル