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【オンデマンド講座】
基礎DS講義

Up Date :2022.11.09

Tags :
データサイエンス

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費用
55,000円(税込)
視聴期間
90日
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【 本講座について 】

 すべての分野において大量で多次元のデータの活用が欠かせない時代となってきております。
 本講座ではデータサイエンスの知識を習得・活用したい方、課題解決に取り組んでいる・取り組みたい方を対象としております。
 また本講義では、大量のデータから本質的な情報の抽出とその分析を行い、未知の情報の予測や制御を数理的に行う基本的技術に関する講義を行います。
 本講義のねらいは、コンピュータを用いてデータを処理・分析し、そこから重要な知見を得るための基礎理論と技法を身につけること・
コンピュータによるデータの処理の基本を理解し、データ分析のための統計学、確率、機械学習の技法を身につけることです。

【 受講要件 】

講義内容の理解のため大学学部1 年目レベルの微分積分、線形代数、確率統計の知識があることを前提としております。

東京工業大学 名誉教授
新田 克己

略歴
1980 年4 月-1996 年3 月 電子技術総合研究所 研究官,主任研究官,研究室長
1989 年1 月-1994 年3 月 (財)新世代コンピュータ技術開発機構に出向 研究室長、研究部長
1995 年4 月-2018 年3 月 東京工業大学 大学院総合理工学研究科教授、同情報理工学院教授
2018 年4 月- 現在 東京工業大学 名誉教授
2018 年4 月-2020 年3 月 産業技術総合研究所 招聘研究員
2018 年4 月- 現在 国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 特任教授
2019 年10 月- 現在 東京工業大学 情報理工学院 特任教授
研究分野:人工知能と法律/ 数理議論学/ 交渉支援/ マルチモーダル対話システム
最新の研究:数理議論学に基づく判例解析、オンライン調停支援

視聴プレビュー

講座一覧

  • 第1回 データサイエンス入門

  • 第2回 データ分析の基礎(統計学)

  • 第3回 分類とモデル評価

  • 第4回 主成分分析

  • 第5回 クラスタリング

  • 第6回 次元圧縮

  • 第7回 アンサンブル学習

  • 第8回 機械学習・データマイニングのまとめ