DP-100 公式資格試験対策講座
モデル開発自動化できる

Azure ML モデル開発自動化コース

microsoft

日本マイクロソフト共同開催

Azure

クラウド活用

こんな人にオススメ

men
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Azure Machine Learning
を徹底的に
使いこなすための

技術力を身に付けたい方

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クラウドを活用した
モデルの学習からデプロイ
の一連のスキルを

体系的に学びたい方

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モデル開発の
自動化方法・
トレンドを理解し

DP-100の合格を目指す方

FEATURE

FEATURE1

Microsoft認定講師

Microsoft認定講師

Microsoft認定講師が
講義を担当

資格試験を合格し、Microsoft Certified Trainer (MCT)と認定された講師が講義を担当します。

FEATURE2

最新技術が習得可能

最新技術の習得が可能

モデル開発の
クラウド活用を徹底解説

Azure Machine Learningの活用法を学び、モデル開発のためのクラウド活用技術を身につけます。

FEATURE3

実務にフォーカス

実務にフォーカス

実務を想定した
使える技術を習得

資格試験対策はもちろん、実務に活きる内容にフォーカスし、使える技術を習得することを目指します。

skill

SKILL01

★☆☆

機械学習モデルの作成からデプロイまでの一気通貫スキル

モデルの学習からデプロイ
までの一気通貫スキル

Azure Machine Learningを活用し、機械学習モデルの構築からデプロイ、モデルの解釈・再学習・監視といった全てのプロセスを一気通貫して身につける事ができます。

SKILL02

★★☆

機械学習モデル作成の自動化スキル

クラウドを活用した
モデル開発の自動化スキル

scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの馴染みのフレームワークとクラウドを組み合わせ、自動ハイパーパラメータ調整・モデル学習の高速化のスキルを身につけます。

SKILL03

★★★

実務に紐づくデータ操作スキル

実務に紐づく
データ操作スキル

実務ではデータの準備、アップロードから、読み込み、前処理の適用などが必要になります。データ操作についても理解し、実務に繋がるスキルを網羅的に学びます。

AI

illust

今だけ 9時間分 の学習動画を 無料 でプレゼント!

  • AIに必要な数学をわかりやすく手書きで解説!
  • Pythonの基盤から機械学習の実装を体形的に習得できます!
合計9時間分の学習動画
01

合計9時間分の学習動画

  • [キカガク流]脱ブラックボックス講座 初級・中級編
  • AIを実務で使うための必須知識
  • 統計の基礎、機械学習(重回帰分析)の実践
  • AIをビジネスに活用するとは
E-BOOK&研修一覧資料
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E-BOOK&研修一覧資料

  • 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは
  • AIを実務で使うための必須知識
  • ディープラーニングの得意な領域
  • 会社概要・研修一覧

今すぐ申込みを検討される方へ

reason

01

圧倒的にわかりやすい講師

キカガクは「教育のプロ集団」です。難しいことをわかりやすく伝えるために徹底した訓練を全員が受けています。講師は正社員のみに絞り、講義の質を維持することを最優先に考えています。

02

業界に特化した内容も充実

製造業やリテール領域をはじめとして、新しい分野での実践的な教育の開拓実績があります。実績豊富な講師によるカスタマイズ研修も開催可能です。実現場への導入を本気で考えるからこそ、お客様と二人三脚で講座を作っていきます。

03

大手企業や資格試験との連携

日本マイクロソフト社との共同開催や、日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格認定講座、経済産業省の定める第四次産業革命スキル修得認定講座に指定いただき、教育内容の実用性が証明されています。

curriculum

※横スクロールでご覧いただけます

  • 事前予習動画
  • 1日目
  • 2日目

事前予習動画

数学の基礎からPythonの基礎を学ぶ

所要時間 タイトル 内容
40分 イントロダクション
  • 人工知能、機械学習、ディープラーニングとは
  • 機械学習に必要な数学
  • 機械学習の3大トピック
  • 内挿と外挿
50分 微分
  • 微分は「何」に使えるのか?
  • 導関数を求めよう
  • 微分の公式
  • 偏微分
40分 単回帰分析(数学)
  • 「モデル」を決める
  • 「評価関数」を決める
  • 評価関数を「最小化」する
70分 Python入門
  • プログラミングの環境構築
  • 変数
  • 基本構文
  • 複数の変数を扱う
  • 制御構文
  • 関数
40分 単回帰分析(実装)
  • Numpyの数値計算
  • Pandasによるデータベース操作
  • Matplotlibでグラフ描画
  • 実データに対する単回帰分析の実装
60分 線形代数
  • スカラー,ベクトル,行列
  • 行列の演算
  • サイズ感
  • 転置,単位行列,逆行列
  • ベクトルで微分
50分 重回帰分析(数学)
  • 「モデル」を決める
  • 「評価関数」を決める
  • 評価関数を「最小化」する
70分 重回帰分析(実装)
  • 行列演算の基礎
  • パラメータの導出
  • 実データで演習
30分 統計
  • 主な統計量
  • 正規分布と3σ法
  • スケーリング
30分 外れ値を考慮した実装
  • 外れ値除去
  • モデル構築
  • スケーリングとパラメータの確認
15分 ビジネス活用
  • 現場で機械学習を導入できる人材とは

1日目

参加必須

Azure Machine Learningでモデルの開発の基礎

時刻 タイトル 内容
9:30-10:00 イントロダクション
  • Azure Machine Learningの概要
  • 機械学習モデル開発のフロー
10:00-11:00 Azure Machine Learning Designerの基礎
  • 分類モデル構築のフローの作成
  • 学習済みモデルのデプロイ
  • 演習:回帰モデル構築のフローの作成
11:00-14:00 Azure Machine Learning Designerの応用
  • 手持ちデータの読み込みとデータ操作
  • ハイパーパラメータの調整
  • 分類の評価指標
14:00-15:30 分類のアルゴリズムの実装 (scikit learn)
  • データの前処理
  • モデルの学習
  • モデルの評価
15:30-16:30 演習
  • scikit-learnでモデルの構築
16:30-17:30 Azure Machine Learning SDKの基礎
  • Experimentの基本操作
  • 学習結果をExperimentに記録

2日目

参加必須

Azure Machine Learningでモデル開発の自動化

時刻 タイトル 内容
9:30-11:00 Azure Machine Learningで学習の高速化
  • データセットの取り扱い
  • 並列分散処理で学習の高速化
11:00-12:00 Azure Machine Learningで自動ハイパーパラメータ調整
  • ハイパーパラメータ調整の設定
  • 早期終了の設定
  • 学習済みモデルをWorkspaceに登録
13:00-14:00 Azure Machine Learningで学習の自動化
  • パイプラインの作成
  • パイプラインのデプロイとスケジューリング
14:00-15:00 演習
  • Azure Machine Learningでモデルの学習
15:00-16:30 学習済みモデルのデプロイ
  • リアルタイム推論
  • バッチ推論
16:30-17:00 データセットの監視
  • データドリフトの概要
  • データドリフトモニターの活用
17:00-17:30 総括
  • 試験のポイント
  • 振り返り

schedule

※横スクロールでご覧いただけます

日程 開催時間 開催地詳細 座席状況
7/2(木)~7/3(金) 9:30~17:30

オンライン (zoom)

9/3(木)~9/4(金) 9:30~17:30

オンライン (zoom)

受講料金

140,000円(税抜)

・Azure使用料とオンライン資料の費用込みの価格になります。
・受講内容 : 事前予習動画(8時間)+ 2 日間セミナー

今すぐ申込みを検討される方へ

faq

中止の可能性はありますか。

最少催行人数は3名です。セミナー開始日の2週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止いたします。中止の場合のみご連絡を差し上げております。

オンラインの場合、どのように研修を行いますか。

オンライン研修の受講の仕方についてはこちらをご確認ください。

プログラミング未経験でも受講できますか。

プログラミング未経験者でもわかる予習動画がございます。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。

請求書は受講前に発行できますか。

はい、可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。

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