Pythonによるデータサイエンスのための機械学習のトレーニングコース

日本（オンラインまたは対面）で行われるこのインストラクター指導型トレーニングは、AlphaFoldの仕組みを理解し、そのモデルを自身の実験研究に活かしたい生物学者向けです。

講座終了後には、受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• AlphaFoldの基本的な仕組みを理解する
• AlphaFoldがどのように機能するかを学ぶ
• AlphaFoldによる予測結果とデータを適切に解釈する方法を習得する

本講座は、日本（オンラインまたは現地開催）で実施されるインストラクター主導の実践研修であり、Google AutoMLを用いてカスタムチャットボットを開発したいと願うさまざまな技術レベルの受講者向けです。

本講座終了時点で以下の能力が身につきます：

• チャットボット開発の基礎を理解する
• Google Cloud Platformを操作しAutoMLにアクセスできる
• チャットボットモデル学習用データを準備できる
• AutoMLを用いてカスタムチャットボットモデルを訓練・評価できる
• 各種プラットフォームや媒体へチャットボットを導入・統合できる
• 経時的にチャットボットのパフォーマンスを監視・最適化できる

日本において講師が直接指導する本実習形式のトレーニング（オンラインまたは対面）では、パターン認識および機械学習分野への入門をご紹介します。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、コンピュータビジョン、データマイニング、バイオインフォマティクスといった分野における実用的な応用例も取り上げます。

講座の終了時点で受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• パターン認識に核心となる統計的手法を用いることができる
• ニューラルネットワークやカーネル法といった主要モデルを用いてデータ解析が可能になる
• 複雑な課題を解決するための高度な技術を実践できる
• 複数モデルを組み合わせることで予測精度を向上させられる

本講座はインストラクターによるライブトレーニングで、日本（オンラインまたは会場）にて開催されます。TensorFlow Liteを活用してエッジAIアプリケーションの開発を行いたい中級レベルの開発者やデータサイエンティスト、AI技術者の方々を対象としています。

講座終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• TensorFlow Liteの基本概念とエッジAIにおけるその役割を理解する。
• TensorFlow Liteを用いてAIモデルを開発・最適化できるようになる。
• さまざまなエッジ端末にTensorFlow Liteモデルを導入可能になる。
• モデルの変換や最適化のためのツール・手法を活用できるようになる。
• TensorFlow Liteを用いて実用的なエッジAIアプリケーションを構築できるようになる。

このインストラクター主導型のライブトレーニングは 日本 で実施され（オンラインまたはオンサイト）、Kubernetes 上で機械学習ワークフローの構築、デプロイ、および管理を行いたい開発者やデータサイエンティストを対象としています。

本トレーニング修了後、参加者は以下のことを行うことができるようになります：

• オンプレミス環境およびクラウド環境への Kubeflow のインストールと設定。
• Docker コンテナと Kubernetes を基盤とする ML ワークフローの構築、デプロイ、および管理。
• 多様なアーキテクチャおよびクラウド環境での機械学習パイプライン全体の実行。
• Kubeflow を利用した Jupyter Notebook のスロープ（起動）と管理。
• 複数プラットフォームにわたる ML トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービングワークロードの構築。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、RapidMinerを使用して数値の推定・予測を行い、時系列予測用の分析ツールを活用する方法を学びたい中級レベルのデータアナリスト向けです。

受講後には以下のことが可能になります：

• CRISP-DM手法の適用、適切な機械学習アルゴリズムの選定、モデル構築とその性能向上方法を習得する。
• RapidMinerを用いて数値の推定・予測を行い、時系列予測用の分析ツールを活用できるようになる。

この講師主導型の実践トレーニング 日本（オンラインまたは対面）は、解釈可能なAIシステムの構築に重点を置きながら、最先端のXAI技術をディープラーニングモデルに応用したい上級レベルの専門家向けに設計されています。

本トレーニング終了時点で、参加者は以下のスキルを習得できます：

• ディープラーニングにおける説明可能性の課題を理解する。
• ニューラルネットワーク向けに高度なXAI技術を実装できる。
• ディープラーニングモデルの判断プロセスを解釈できる。
• 性能と透明性の間のトレードオフを評価できる。