データサイエンス・ワークショップ by巣籠悠輔（MICIN, Inc.）

Python導入から始める最先端Deep Learning実務

～ 数理基礎から最先端技術まで ～

用意するもの

お客様ご自身で、以下の環境を導入済みのパソコンをご用意ください。

• Python 3.5 以降。
• Tensorflow を利用できる環境
【環境設定について】

ワークショップの特徴

　DLプログラミング学習本として海外でも著名な「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装」（2016、インプレス）［原著：”Java Deep Learning Essentials”（2016、Packt）］の著者の株式会社情報医療（MICIN, Inc.）CTOの巣籠氏が、深層学習（Deep Learning：DL）の基本的な概念と数理モデルの導出に焦点を当てて自著の内容を凝縮させ、エンジニア（ITエンジニア／FE）がDL学習への第一歩を踏み出すために必要な数理モデル、最先端のDL技術の紹介、スクラッチからコーディングをした場合のイメージやライブラリで使われている技術の解説などの知識を初歩からインタラクティブに伝授します。氏はDLを活用したプロダクト開発だけでなく、アプリケーション開発も行っていますので、エンジニアの視点に立って、わかりやすくお伝えします。

　本ワークショップでは、PythonでのDeepLearningアルゴリズムの実装イメージが持てるようになり、より詳しい理論習得への道のりがクリアになっていることを目指します。エンジニアの方にとっては、最先端の技術や知識が身につく大変貴重な機会になると思います。ご参加をお待ちしております。

こんな方におすすめ

• アプリケーション開発経験のあるエンジニア
• ニューラルネットワークやディープラーニング等のキーワードは聞いたことがあるが、その理論的背景についても詳しくなりたいと考えているエンジニア
• TensorFlow、Theano、Keras等のライブラリを使ってみたけれども、その裏側で活用されている理論をきちんと理解したいエンジニア
• リスク管理、金融工学、バイオインフォマティクス、データサイエンス、機械学習、AIに興味を持っている方

実施スケジュール

講師

巣籠　悠輔

• 東京大学招聘講師（DL理論と実装）、株式会社情報医療（MICIN, Inc.）CTO
• 東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻卒。Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Google NY支社勤務を経て、2016年、株式会社情報医療（MICIN, Inc.）を共同創業。

主な著書・論文

• 「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装」（2016、インプレス）
• 「Java Deep Learning Essentials」（2016、Packt Publishing）

カリキュラム

※カリキュラム内容は一部変更になる場合がありますので、あらかじめご了承ください。

※３（イ）、（ウ）については、初日の進み具合によっては割愛させていただく可能性があります。

ワークブック

使用テキスト（当日配布）

カリキュラム内容をカバーした資料をワークショップ当日に全員に配布します

使用データ（当日配布）

Python演習用データセットを当日配布します。使用したPython演習用データセットは、USBメモリに格納してお持ち帰りいただけます。

PythonやNumPy等に関する基本的な知識をお持ちであることを前提にコンテンツを構成しております。下記などにも目を通してご参加いただけると、よりワークショップ当日の理解が深まるかと思います。

事前学習用

• 横田壽「微分積分学入門」（2004）
  受講者は、この教科書の概ね最初の4章までの知識を持っていることを前提とする。しかし、理解が十分でないと思った時は、その場で必要な箇所をリフレッシュする。
• TensorFlowについて

参考書籍

• 「Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装」（2016、インプレス）

関連ワークショップ

• Python 3 ではじめる高頻度データ分析と取引戦略のバックテスト
• Python 3 ではじめる時系列分析（トレンドの判別）
• ＜１日集中＞Pythonから始めるデータ分析実務入門

受講料

86,400 円（税込）

お申し込み方法

お申込みに関する注意事項

• 定員になり次第、受け付けを終了いたします。
• お申込み状況により、延期または中止になる可能性があります。
  開講前に中止の旨をご連絡しますので、ご了承ください。
  受講料をお支払い済みの方には、受講料を返金いたします。
• セミナーの開催確定後、その旨のご連絡と併せ「受講証」「請求書（希望された方）」をメールにてお送りします。
• お支払方法「銀行振込」でお申し込みの方には、開催確定後、受講料の請求書をお送り致しますので、所定の金額を全納してください。
  ※原則、実施日までにお振込をお願い致します。ただし、法人でお支払いの場合は、御社の「締め・支払い」規程に基づき、受講料をお振込頂ければ構いません。
• セミナー当日は、「受講証」を必ずご持参ください。
• 開催前日および当日のキャンセルはお受けしかねます。予めご了承ください。

お申込みに関するお問合せ

　電話番号：03-3665-8191

環境設定について

【Anaconda のインストール】

・GUI による Anaconda のインストール

Anaconda のダウンロードページ（ https://www.continuum.io/downloads ） から、
「Python 3.5 version」を選択し、インストーラをダウンロードしてください。
インストーラを実行し、画面の指示に従うとインストールが完了します。
コマンドプロンプトあるいはターミナルを開き、

$ python --version
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64)

・pyenv を用いた Anaconda のインストール

$ git clone https://github.com/yyuu/
pyenv.git ~/.pyenv

$ echo 'export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"'  ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="${PYENV_ROOT}/bin:$PATH"'  ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"'  ~/.bash_profile

$ exec $SHELL 

$ pyenv install anaconda3-4.2.0
$ pyenv global anaconda3-4.2.0

$ python --version
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64)

【TensorFlowのインストール】

コマンドプロンプトあるいはターミナルから、

$ pip install --upgrade pip
$ pip install tensorflow

$ python

import tensorflow as tf