名古屋の機械学習トレーニング

本講座は、オンラインまたはオンサイトでのインストラクター主導のライブトレーニングです。事前学習済みモデルの概念を理解し、ゼロからモデルを構築せずに実際の問題を解決する方法を学びたい初級レベルのプロフェッショナル向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 事前学習済みモデルの概念と利点を理解します。
• さまざまな事前学習済みモデルのアーキテクチャとそのユースケースを探求します。
• 特定のタスクに向けた事前学習済みモデルの微調整を行います。
• 単純な機械学習プロジェクトで事前学習済みモデルを実装します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、さまざまな専門知識レベルを持つ参加者向けに設計されており、GoogleのAutoMLプラットフォームを使用して様々なアプリケーション向けのカスタムチャットボットを構築したいと考えている方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• チャットボット開発の基本を理解する。
• Google Cloud Platformをナビゲートし、AutoMLにアクセスする。
• チャットボットモデルの訓練用データを準備する。
• AutoMLを使用してカスタムチャットボットモデルを訓練および評価する。
• チャットボットを様々なプラットフォームやチャネルにデプロイし、統合する。
• 時間とともにチャットボットのパフォーマンスを監視し、最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI開発者、機械学習エンジニア、システムアーキテクト向けです。エッジ展開向けにAIモデルを最適化したい方におすすめです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが Able to できます：

• エッジデバイス上でAIモデルを展開する際の課題と要件を理解します。
• モデル圧縮技術を適用して、AIモデルのサイズと複雑さを減らします。
• 量子化手法を利用し、エッジハードウェア上のモデル効率を向上させます。
• プルーニングその他の最適化技術を実装して、モデルのパフォーマンスを改善します。
• 各種エッジデバイス上に最適化されたAIモデルを展開します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、データサイエンティスト、およびテック愛好家向けです。エッジデバイス上でさまざまなアプリケーションにAIモデルを展開する実践的なスキルを得たい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの原理とその利点を理解する。
• エッジコンピューティング環境の設定と構成を行う。
• AIモデルを開発、訓練、最適化し、エッジデバイスへの展開を準備する。
• エッジデバイス上で実践的なAIソリューションを実装する。
• 展開されたエッジモデルの性能を評価し、改善する。
• エッジAIアプリケーションにおける倫理的およびセキュリティ的な考慮点に対処する。

Kubeflow は、Kubernetes 上で機械学習のワークロードを構築、トレーニング、デプロイするためのオープンソースプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubeflow を使用して信頼性の高い ML ワークロードを構築したい初心者から中級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングを修了すると、受講者は以下のスキルを習得します：

• Kubeflow エコシステムと主要コンポーネントの概要を理解する。
• Kubeflow Pipelines を使用して再現可能なワークフローを構築する。
• Kubernetes 上でスケーラブルなトレーニングジョブを実行する。
• Kubeflow Serving を使用して機械学習モデルを効率的にサービングする。

コース形式

• ガイド付きプレゼンテーションと協調的な議論。
• 実際の Kubeflow コンポーネントを使用したハンズオンラボ。
• 端から端までの ML ワークロードを構築する実践的な演習。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングのカスタマイズされたバージョンは、チームのテクノロジースタックとプロジェクト要件に合わせて調整できます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、自律システムの技術を習得したい上級レベルの専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 自律的な意思決定用のAIモデルを設計および実装します。
• 自律ナビゲーションと障害物回避の制御アルゴリズムを開発します。
• AIを活用した自律システムの安全性と信頼性を確保します。
• 現存するロボットやAIフレームワークとの統合を行います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、機械学習モデルに関する知識を深め、ハイパーパラメータチューニングのスキルを向上させ、Google Colabを使用してモデルを効果的に展開したい中級以上の専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• Scikit-learnやTensorFlowなどの人気フレームワークを使用して高度な機械学習モデルを実装します。
• ハイパーパラメータチューニングを通じてモデルの性能を最適化します。
• Google Colabを使用して実際のアプリケーションに機械学習モデルを展開します。
• Google Colabで大規模な機械学習プロジェクトの協力と管理を行います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家を対象としており、AI技術を活用して半導体製造における収益管理を最適化することを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 生産データを分析し、収益率に影響を与える要因を特定します。
• AIアルゴリズムを実装して、収益管理プロセスを強化します。
• 生産パラメータを最適化し、不良品の削減と収益率の向上を図ります。
• AI駆動型収益管理を既存の生産ワークフローに統合します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのビジネスおよびAIプロフェッショナルを対象としており、現実のケーススタディとPythonベースのツールを使用して機械学習をビジネス、予測、およびAI駆動システムに適用することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 機械学習がAIとビジネス戦略の中でどのように位置づけられているかを理解する。
• 監督学習と非監督学習の技術を構造化されたビジネス課題に適用する。
• モデリングのためにデータを前処理し変換する。
• 分類と予測タスクにニューラルネットワークを使用する。
• 統計的手法とMLベースの手法を使用して販売予測を行う。
• 顧客セグメンテーションやパターン発見のためにクラスタリングと関連規則マイニングを実装する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、高度なAI技術を半導体設計自動化に適用し、チップ設計と検証の効率性、正確性、革新性を向上させたい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 半導体設計プロセスを最適化するために高度なAI技術を適用する。
• EDAツールに機械学習モデルを統合して、設計検証を向上させる。
• 製造プロセスの複雑な設計課題に対してAI駆動のソリューションを開発する。
• ニューラルネットワークを活用して、設計自動化の正確性と速度を向上させる。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、半導体製造プロセスの最適化にAI技術を理解し、適用することを目指す中級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• チップ製造におけるプロセス最適化のためのAI手法を理解する。
• 収率向上と欠陥低減のためにAIモデルを実装する。
• プロセスデータを分析し、最適化のための重要なパラメータを特定する。
• 機械学習手法を用いて半導体製造プロセスを微調整する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの参加者向けに設計されており、機械学習ワークフローの自動化と管理、モデル訓練、検証、展開を Apache Airflow を使用して行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 機械学習ワークフローのオーケストレーションのために Apache Airflow を設定する。
• データ前処理、モデル訓練、検証タスクを自動化する。
• 機械学習フレームワークやツールと Airflow を統合する。
• 自動パイプラインを使用して機械学習モデルを展開する。
• 生産環境での機械学習ワークフローの監視と最適化を行う。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータサイエンティストや開発者を対象としており、Google Colab 環境を使用して機械学習アルゴリズムを効率的に適用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことをできるようになります：

• 機械学習プロジェクトのために Google Colab を設定し、ナビゲートする。
• さまざまな機械学習アルゴリズムを理解し、適用する。
• Scikit-learn のようなライブラリを使用してデータを分析し、予測する。
• 監督学習と非監督学習のモデルを実装する。
• 機械学習モデルを効果的に最適化し、評価する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストや開発者を対象としており、ML.NET機械学習モデルを使用して企業アプリケーションのために実行されたデータ分析から自動的に予測を導き出す方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• ML.NETをインストールし、開発環境に統合します。
• ML.NETツールとアルゴリズムの背後にある機械学習原理を理解します。
• 提供されたデータを賢く利用して予測を行うための機械学習モデルを構築および訓練します。
• ML.NETメトリクスを使用して機械学習モデルの性能を評価します。
• 既存の機械学習モデルの精度をML.NETフレームワークに基づいて最適化します。
• ML.NETの機械学習概念を他のデータサイエンスアプリケーションに適用します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルのデータ専門家を対象としており、機械学習手法をデータ駆動型ビジネス課題に適用したい方や、セールス予測やニューラルネットワークを使用した予測モデリングに関心がある方向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• 機械学習の基本概念と種類を理解する。
• 分類、回帰、クラスタリング、関連分析などの主要なアルゴリズムを適用する。
• Pythonを使用してデータの探求的分析と前処理を行う。
• ニューラルネットワークを非線形モデリングタスクに使用する。
• セールスデータを含むビジネス予測のための予測分析を実装する。
• 可視化と統計的手法を使用してモデルの性能を評価し、最適化する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級から上級レベルのデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、深層学習研究者、およびコンピュータビジョン専門家を対象としています。これらの専門家は、テキストから画像生成のための深層学習に関する知識とスキルを拡張したいと考えています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• テキストから画像生成の高度な深層学習アーキテクチャと技術を理解します。
• 高品質な画像合成のための複雑なモデルと最適化を実装します。
• 大規模データセットと複雑なモデルのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。
• ハイパーパラメータを調整して、より良いモデル性能と汎化能力を達成します。
• 安定拡散を他の深層学習フレームワークやツールと統合します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AI 駆動の脅威検出とインシデント対応のスキルを向上させたい中級から上級レベルのサイバーセキュリティ専門家向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• リアルタイム脅威検出のための高度な AI アルゴリズムを実装する。
• 特定のサイバーセキュリティ課題向けに AI モデルをカスタマイズする。
• 脅威対応の自動化ワークフローを開発する。
• 対抗的攻撃に対する AI 駆動のセキュリティツールを保護する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、脅威検出と対応能力の向上を目指す初級レベルのサイバーセキュリティ専門家を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• サイバーセキュリティにおけるAIの応用を理解する。
• 脅威検出にAIアルゴリズムを実装する。
• AIツールを使用してインシデント対応を自動化する。
• 既存のサイバーセキュリティ基盤にAIを統合する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、機械学習のバックグラウンドを持つ技術者を対象としており、AutoMLフレームワークを使用して大規模データ内の複雑なパターンを検出するモデルを最適化することを目指しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータアナリスト向けで、RapidMiner を使用して値の推定と予測を行い、時系列予測に利用できる分析ツールを学ぶことを目指しています。

このトレーニングが終了する頃には、参加者は次のことが Able to:

• CRISP-DM メソドロジーの適用方法、適切な機械学習アルゴリズムの選択方法、およびモデル構築と性能向上の方法を学びます。
• RapidMiner を使用して値を推定し予測し、時系列予測に利用できる分析ツールを使用します。

本オンラインまたは現地開催のインストラクター指導によるライブトレーニングは、Stable Diffusionを活用して多様なユースケース向けに高品質な画像を生成したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、およびコンピュータビジョン研究者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Stable Diffusionの原理と画像生成における動作を理解する。
• 画像生成タスク向けにStable Diffusionモデルを構築および訓練する。
• Stable Diffusionをインペインティング、アウトペインティング、画像間変換などのさまざまな画像生成シナリオに適用する。
• Stable Diffusionモデルのパフォーマンスと安定性を最適化する。

このコースの目的は、実践で機械学習手法を基本的なレベルで活用できる能力を提供することです。Pythonプログラミング言語とその様々なライブラリを使用し、多くの実践的な例を通じて、このコースでは最も重要な機械学習の構成要素について学び、データモデリングの意思決定を行い、アルゴリズムの出力を解釈し、結果を検証する方法を教えます。

私たちの目標は、データサイエンスのアプリケーションにおける一般的な落とし穴を避けながら、機械学習ツールボックスから最も基本的なツールを自信を持って理解し、活用できるスキルを持つことです。

本コースの目的は、機械学習手法を実践で活用するための一般的なスキルを提供することです。Pythonプログラミング言語とそのさまざまなライブラリを使用し、多くの実践的な例を通じて、最も重要な機械学習の構成要素の使用方法、データモデリングの決定、アルゴリズムの出力解釈、結果の検証などを教えます。

私たちの目標は、データサイエンスのアプリケーションにおける一般的な落とし穴を避けながら、機械学習ツールボックスから最も基本的な道具を自信を持って理解し、使用できるスキルを提供することです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストやソフトウェアエンジニア向けです。Pythonを使用してAdaBoostを用いたブースティングアルゴリズムを構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AdaBoostを使用して機械学習モデルを構築するための必要な開発環境を設定します。
• アンサンブル学習のアプローチと適応ブースティングの実装方法を理解します。
• Pythonを使用してAdaBoostモデルを構築し、機械学習アルゴリズムを強化する方法を学びます。
• ハイパーパラメータチューニングを使用して、AdaBoostモデルの精度とパフォーマンスを向上させます。

この8日間のプログラムは、堅固なPythonエンジニアリングの基礎から高度なAIシステム設計までをカバーします。参加者は規律のあるコーディング実践を発展させ、統計的および深層学習の方法を習得し、生成型AIやエージェントベースのシステムを構築します。重点は実験だけではなく、信頼性、評価、安全性、および実世界でのデプロイメントに置かれています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストだけでなく技術的な知識が少ない方々も対象としています。Auto-Kerasを使用して機械学習モデルの選択と最適化を自動化したい方に適しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効率的な機械学習モデルの訓練プロセスを自動化します。
• 深層学習モデルの最適なパラメータを自動的に探索します。
• 高精度の機械学習モデルを構築します。
• 機械学習の力を活用して実際のビジネス問題を解決します。

このコースは理論と実践の組み合わせで、イベント全体を通じて具体的な例を使用します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、パターン認識と機械学習の分野への紹介を行います。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、画像処理、データマイニング、およびバイオインフォマティクスにおける実践的な応用についても触れます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが able to できるようになります：

• パターン認識に核心的な統計的手法を適用します。
• ニューラルネットワークやカーネル法などの主要なモデルを使用してデータ分析を行います。
• 複雑な問題解決のための高度な技術を実装します。
• 異なるモデルを組み合わせることで予測精度を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DataRobotの機械学習機能を使用して予測モデルを自動化、評価、管理することを目指すデータサイエンティストとデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• DataRobotにデータセットを読み込み、分析、評価、品質チェックを行う。
• モデルを構築し、学習して重要な変数を特定し、予測目標を達成する。
• モデルを解釈して、ビジネス意思決定に役立つ貴重な洞察を提供する。
• モデルを監視し、管理して最適化された予測性能を維持する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データ処理と機械学習モデルの改善に特徴量エンジニアリング技術を適用したいエンジニアを対象としています。

本講座終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 最適な開発環境（Pythonパッケージを含む）をセットアップします。
• データセットの特徴量を分析して重要な洞察を得ます。
• 生データ自体の適応を通じて、機械学習モデルを最適化します。
• 機械学習のためにデータセットをクリーニングし変換します。

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラミングされなくても学習できる能力を持つ人工知能の一領域です。

深層学習は、ニューラルネットワークなどのデータ表現や構造を学習する方法に基づいた機械学習のサブフィールドです。

Pythonは、その明瞭な文法とコードの読みやすさで知られる高水準のプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はPythonを使用してテレコム向けの深層学習モデルを実装する方法を学びます。具体的には、深層学習信用リスクモデルの作成手順に沿って進めます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 深層学習の基本概念を理解する。
• テレコムでの深層学習の応用と使用方法を学ぶ。
• Python、Keras、TensorFlowを使用してテレコム向けの深層学習モデルを作成する。
• Pythonを使用して独自の深層学習顧客離脱予測モデルを構築する。

コース形式

• 交互的な講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ化トレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティスト、データアナリスト、およびデベロッパーがAutoML製品と機能を探求し、最小限の労力でカスタムML訓練モデルを作成および展開する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 異なるデータタイプ向けにさまざまなサービスを実装するためにAutoML製品ラインを探索します。
• カスタムMLモデルを作成するためにデータセットを準備し、ラベル付けします。
• 正確で公平な機械学習モデルを作成するためにモデルを訓練および管理します。
• ビジネス目標とニーズを達成するために訓練済みモデルを使用して予測を行います。

このコースは、すでにデータサイエンスと統計学のバックグラウンドがある人向けです。説明は、既にこれらの概念を理解している人のためのリマインダーとして、または適切な背景を持つ人の情報源として設計されています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、開発者とデータサイエンティスト向けに設計されており、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、デプロイ、管理する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS EKS（Elastic Kubernetes Service）を使用してオンプレミスおよびクラウド上でKubeflowをインストールおよび設定します。
• DockerコンテナとKubernetesに基づいたMLワークフローを構築、デプロイ、管理します。
• さまざまなアーキテクチャとクラウド環境で機械学習パイプライン全体を実行します。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理します。
• 複数のプラットフォーム間でMLトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、サービスワークロードを構築します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが AWS EC2 サーバー上に機械学習のワークロードをデプロイする方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AWS 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび構成します。
• EKS (Elastic Kubernetes Service) を使用して AWS 上での Kubernetes クラスターの初期化作業を簡素化します。
• 製品環境で ML モデルの自動化と管理に使用される Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイします。
• 並列実行する複数の GPU およびマシン上で TensorFlow の ML モデルをトレーニングしてデプロイします。
• 他の AWS 管理サービスを利用して ML アプリケーションを拡張します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが Azure クラウドに Machine Learning のワークロードをデプロイすることを目指します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび設定する。
• Azure Kubernetes Service (AKS) を使用して Azure 上の Kubernetes クラスタの初期化作業を簡素化する。
• プロダクションで ML モデルを自動化および管理するための Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイする。
• 複数の GPU と並列に動作するマシン上で TensorFlow ML モデルをトレーニングおよびデプロイする。
• 他の AWS 管理サービスを使用して ML アプリケーションを拡張する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Kubernetes上で機械学習ワークフローを構築、展開、管理したい開発者とデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• オンプレミスとクラウドでKubeflowをインストールおよび設定する。
• DockerコンテナとKubernetesに基づくMLワークフローを構築、展開、管理する。
• 異なるアーキテクチャとクラウド環境上で全体的な機械学習パイプラインを実行する。
• Kubeflowを使用してJupyterノートブックを生成および管理する。
• 複数のプラットフォームでMLトレーニング、ハイパーパラメータ調整、サービングワークロードを構築する。

機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされずに学ぶ能力を持つ人工知能の一分野です。Pythonは、その簡潔な構文と読みやすさで有名なプログラミング言語であり、機械学習アプリケーションを開発するための優れたライブラリとテクニックを提供しています。

このインストラクター主導の実践的なトレーニングでは、参加者は銀行業界での実際の問題解決に機械学習技術とツールを適用する方法を学びます。

参加者はまず基本原理を理解し、その後、自分で機械学習モデルを作成し、チームプロジェクトを通じて知識を実践します。

対象者

• 開発者
• データ科学者

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、実践的な練習を組み合わせたもの

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、技術者が機械学習戦略を実装し、ビッグデータを最大限に活用する方法を学ぶことを目的としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができます：

• 機械学習の進化とトレンドを理解します。
• 異なる業界での機械学習の使用方法を知ります。
• 組織内で機械学習を実装するために利用できるツール、スキル、サービスに精通します。
• データマイニングと分析を向上させるために機械学習を使用する方法を理解します。
• ビジネスでどのようにデータミドルバックエンドが使用されているかを学びます。
• ビッグデータとインテリジェントアプリケーションが異なる業界で果たしている役割を理解します。

このトレーニングコースは、チームに実践的なアプリケーションとして機械学習を適用したい人向けです。このトレーニングでは技術的な詳細には触れず、基本的な概念とビジネス・運用面での応用を中心に扱います。

対象者

1. 投資家とAI起業家
2. 会社がAI分野に進出しているマネージャーやエンジニア
3. ビジネスアナリストや投資家

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラミングされずに学習する能力を持つ人工知能の一分野です。Pythonは、その明確な文法と読みやすさで有名なプログラミング言語であり、機械学習アプリケーションを開発するために優れたテスト済みライブラリと技術を提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は金融業界における実世界の問題解決に機械学習の手法とツールを適用する方法を学びます。

参加者はまず基本的な原理を理解し、その後、自身で機械学習モデルを作成し、それを用いていくつかのチームプロジェクトを完了します。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが可能です:

• 機械学習の基本概念を理解する
• 金融業界における機械学習の応用と用途を学ぶ
• Pythonを使用して独自のアルゴリズミック取引戦略を開発する

対象者

• 開発者
• データサイエンティスト

コース形式

• 講義とディスカッション、演習および実践的な手順の組み合わせ

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティスト向けで、単にMLモデルの構築だけでなく、MLモデルの作成、追跡、展開プロセスを最適化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• MLflowと関連するMLライブラリおよびフレームワークをインストールおよび設定する。
• MLモデルの追跡可能性、再現可能性、展開可能性の重要性を理解する。
• 異なるパブリッククラウド、プラットフォーム、またはオンプレミスサーバーにMLモデルをデプロイする。
• プロジェクトで複数のユーザーが協力できるようにML展開プロセスを拡大する。
• 実験、再現、展開のための中央レジストリを設定する。

このトレーニングコースは、実際のアプリケーションで基本的な機械学習技術を適用したい方々向けです。

対象者

機械学習に少しの知識があり、R言語プログラミングが可能なデータサイエンティストや統計家を対象としています。このコースでは、データ/モデルの準備、実行、事後分析、可視化の実践的な側面に重点を置いており、参加者が職場でこれらの手法を適用することに関心がある方に実践的な機械学習入門を提供します。

業界固有の例を使用して、トレーニングが受講者の関心に合わせて行われます。

このインストラクター主導の実践トレーニングでは、参加者は iOS 機械学習 (ML) 技術スタックを使用しながら、iOS モバイルアプリケーションの作成と展開を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• 画像処理、テキスト分析、音声認識が可能なモバイルアプリを作成する
• iOS アプリに事前に学習された ML モデルを統合する
• カスタム ML モデルを作成する
• iOS アプリに Siri Voice サポートを追加する
• coreML、Vision、CoreGraphics、GamePlayKit などのフレームワークを理解して使用する
• Python、Keras、Caffee、Tensorflow、sci-kit learn、libsvm、Anaconda、Spyder などの言語とツールを使用する

対象者

• 開発者

コースの形式

• 講義とディスカッション、演習、実践的なハンズオン作業を組み合わせた形式

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GoogleのML Kitを使用してモバイルデバイス向けに最適化された機械学習モデルを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• モバイルアプリケーション向けの機械学習機能を開発するための必要な開発環境を設定します。
• ML Kit APIを使用してAndroidとiOSアプリに新しい機械学習技術を統合します。
• 既存のアプリケーションをML Kit SDKを使用してデバイス上での処理と展開のために強化および最適化します。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのビジネスと技術専門家向けで、実際のケーススタディと手を動かすツールを使用してリアルワールドのビジネチャレンジを解決することを目指しています。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下ができます：

• 現代のAIシステムとビジネス戦略における機械学習の位置づけを理解する。
• 異なるビジネス問題に適した機械学習手法を特定する。
• 機械学習タスクのためにビジネデータを前処理および変換する。
• 分類、回帰、クラスタリング、時系列予測などの主要な機械学習技術を適用する。
• ビジネス意思決定の文脈で機械学習モデルを解釈および評価する。
• ケーススタディを通じて実践的な経験を得し、学んだ技術を具体的なシナリオに適用する。

このコースでは、ロボット工学における機械学習手法を紹介します。

パターン認識の文脈において、既存の手法、動機付け、主要なアイデアについて包括的な概要を提供します。

短い理論的背景説明の後、参加者はオープンソースソフトウェア（通常はR）やその他の人気のあるソフトウェアを使用して簡単な演習を行います。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータアナリスト、開発者、またはデータサイエンティストを目指している人々向けです。参加者はPythonを使用して機械学習技術を適用し、洞察を得たり、予測を行ったり、データ駆動型の意思決定を自動化する方法を学びます。

このコース終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 主要な機械学習パラダイムを理解し、区別することができます。
• データ前処理技術とモデル評価指標を探索できます。
• 実世界のデータ問題に機械学習アルゴリズムを適用できます。
• PythonライブラリやJupyterノートブックを使用して手動開発を行えます。
• 予測、分類、推薦、クラスタリング用のモデルを作成できます。

パターンマッチングは、画像内に特定のパターンを検出するための技術です。工場ライン上の不良品の予想されるラベルや部品の指定された寸法などの撮影画像内の特定の特性が存在するかどうかを決定するために使用されます。これは、「パターン認識」（関連サンプルの大規模なコレクションに基づいて一般的なパターンを認識します）とは異なり、具体的に何を探しているのかを指示し、予想されるパターンが存在するかどうかを通知します。

コースの形式

• このコースでは、パターンマッチングが機械ビジョンに適用される際のアプローチ、テクノロジー、およびアルゴリズムについて紹介します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストとソフトウェアエンジニア向けです。大規模データセットで機械学習アルゴリズムを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ランダムフォレストを使用して機械学習モデルを構築するために必要な開発環境を設定します。
• ランダムフォレストの利点と、分類や回帰問題を解決するためにどのように実装するかを理解します。
• 大規模データセットの処理方法とランダムフォレスト内の複数の決定木の解釈方法を学びます。
• ハイパーパラメータの調整によって、機械学習モデルの性能を評価し最適化します。

RapidMinerは、迅速なアプリケーションのプロトタイピングと開発のためのオープンソースデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。データ準備、機械学習、深層学習、テキストマイニング、予測分析など、統合された環境が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はRapidMiner Studioを用いてデータ準備、機械学習、予測モデルの展開について学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• RapidMinerのインストールと設定
• RapidMinerでデータを準備し、可視化する
• 機械学習モデルの検証
• データのマッシュアップと予測モデルの作成
• ビジネスプロセス内で予測分析を運用する
• RapidMinerのトラブルシューティングと最適化

対象者

• データサイエンティスト
• エンジニア
• 開発者

コース形式

• 講義とディスカッションの組み合わせ、演習、実践的な練習が含まれています

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。