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データサイエンスセミナー

基礎からきちんとわかる機械学習入門

~ 櫻井 豊『機械学習ガイドブック』出版記念セミナー ~

【開催日・全2回】 2019年10月24日(木)~ 10月25日(金) 13:30~16:30
【受講料】 75,350 円(税抜価格 68,500 円)

セミナーの特徴

最近のAIの発展により、機械学習の重要性が日ごとに増してきています。 それにも関わらず、「機械学習って何だろう?」と疑問に思っている人もたくさんいることでしょう。 シグマインベストメントスクールでは『人工知能が金融を支配する日』の著者であり、『機械学習ガイドブック』を上梓したばかりの櫻井 豊氏を講師に迎え、初心者向けの機械学習セミナーを開催いたします。
初心者向けセミナーではとりあえず結果が出ればいいという説明がよくありますが、本講座では初心者だからこそ基礎からしっかり学んでほしいという立場を取ります。 機械学習とは何かということから始め、機械学習の様々なアプローチが何をして、どのような結果をもたらしたのかを学んでいきましょう。 時には機械学習がどのように発展してきたのかということを見ることも、理解を深めることに役立ちます。
また機械学習を実際に使うためには、そのための道具が必要になります。 機械学習を実行するための標準的な道具としては、RとPythonがよく知られています。 本講座では櫻井講師にPythonを使った機械学習の実演をしていただき、参加者の目の前で実際に機械学習が実行されている様子を見ていただきます。 Pythonを動かすことができる人は、ぜひオーム社のホームページ( https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274223938/ )からサンプルコードをダウンロードして、自分で動かしてみてください。
基礎からしっかり理解して、機械学習が実行されるところまでを体験することができます。 機械学習に関心を持った今だからこそ、ぜひ本講座で機械学習のエッセンスを身に付けてください。

    参加者特典

  • 著書『機械学習ガイドブック RとPythonを使いこなす』(オーム社、2019)付き!

こんな方におすすめ

  • 機械学習に興味がある人
  • 機械学習について勉強したけど、よくわからなかった人
  • Pythonを使って機械学習を実行することに興味がある人
  • 金融のプロから機械学習の話を聞いてみたい人

実施スケジュール

日 程
  1. 12019年10月24日(木) 13:30~16:30(3時間)
  2. 22019年10月25日(金) 13:30~16:30(3時間)
※全2回
※開始時刻の30分前より、入場できます。
定 員 25名(先着順。定員を超えた場合、お申込順で締め切らせて頂きます)
会 場 シグマベイスキャピタル株式会社 教室
東京都中央区新川 1-3-10 旭ビルディング 5階
アクセス 東京メトロ 東西線・日比谷線「茅場町」駅 3番出口徒歩3分、1番出口徒歩5分
JR京葉線、東京メトロ 日比谷線「八丁堀」駅 徒歩8分
東京メトロ 半蔵門線「水天宮前」駅 徒歩8分
詳しい地図はこちら(新しいウィンドウが開きます)

講師

櫻井 豊(さくらい・ゆたか)

  • リサーチアンドプライシングテクノロジー株式会社(RPテック) 取締役
  • AIファイナンス応用研究所所長

早稲田大学理工学部数学科を卒業後、1986年に東京銀行(現三菱東京UFJ銀行)入行。 2000年にソニーに移り、ソニー銀行執行役員市場運用部長などを経て2010年よりRPテック取締役、2017年に社内にAIファイナンス応用研究所を設立してその所長も兼ねている。
入行2年目より一貫して金融市場におけるさまざまな商品を用いたトレーディング、資産運用、商品開発業務に従事した。 1993年から2000年にかけてはロンドンで円金利オプションやベーシス・スワップの主要なマーケット・メーカーの一人として活躍。
近年はAI・機械学習の研究や応用に注力しており、金融とAIの両方についての広範な見識と実務経験を基に、各種アルゴリズムの開発やAI・機械学習応用のコンサルタントなど、金融とAIの橋渡しの活動を行っている。
日本アクチュアリー会準会員。

会社紹介

AIファイナンス応用研究所について [HP] http://www.rptech.co.jp/aif/index.html
AIファイナンス応用研究所は、金融とAI・機械学習の両方に広い見識を有する本邦では稀な組織です。 研究所は経済・ファイナンスの領域で真に有用なAIの応用を探求し、その成果を社会に還元するとともに技術の本質の啓蒙に努め、日本のファイナンス技術のレベル底上げに寄与します。


【研究所の強味】

  • 金融とAI・機械学習の両方についての卓越した実務経験・知識
  • データのハンドリング・解析力
  • 数学的基盤に裏付けられたモデル構築力
  • モデル改善の豊富なアイデアと知識
  • フレキシブルかつ自主的・自発的に取り組める課題設定能力

主な著書

主な著書

  • 『機械学習ガイドブック RとPythonを使いこなす』(オーム社、2019)
  • 『人工知能が金融を支配する日』(東洋経済新報社、2016)
  • 『数理ファイナンスの歴史』(きんざい、2016)
  • 『時価革命と金融工学』(ISコム、2001)

カリキュラム

第1日目 機械学習とは何か

  • 機械学習とは?
  • ・機械が何をするのか
    ・学習方法の分類
    ・AIとの関係
    ・重要なデータセット
  • 機械学習の手法
  • ・線形分離分析
    ・ロジスティック回帰
    ・サポートベクターマシーン
    ・過学習の問題
    ・決定木
    ・k近傍法
    ・ディープラーニング
  • Pythonで機械学習を始めるための準備
  • ・データの取得
    ・グラフ関数の準備

第2日目 Pythonによる機械学習実演

  • Pythonで機械学習に使われるライブラリ
  • ・機械学習用ライブラリscikit-learnの説明
    ・その他の有用なライブラリの紹介(NumPy, Pandas等)
  • 直線による分類
  • ・線形分離分析
    ・ロジスティック回帰
  • より自由度の高い分類
  • ・サポートベクターマシーン
    ・決定木
    ・ランダムフォレスト
    ・k近傍法
  • 過学習と次元削減のまとめ
  • RとPythonの連携
  • 株価データの時系列分析

受講者用PCを弊社でご用意いたしますので、Pythonを動かせる人は先生と一緒に機械学習を体験していただけます。

※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。

配布資料

講義資料と、『機械学習ガイドブック RとPythonを使いこなす』(オーム社、2019)を全員に配布します。

受講料

75,350 円(税抜価格 68,500 円)

※10月開催のため、消費税率10%で計算しています。


【割引料金のご案内】

  • ・弊社の通学制スクール、専門科コースを修了された方は、定価の1割引で受講できます。該当する方は、申込みフォーム備考欄に受講されたコース名をご入力ください。
  • ・同一法人から2名以上同時にお申込み頂いた場合、1名あたりの受講料が1割引となります。該当する方は、備考欄に同時申込者の氏名をご記入の上、送信してください。
  • ・お支払い方法「クレジットカード」でお申し込みの方には、割引条件を満たすことを弊社が確認した後、決済金額を割引後の金額に変更いたします。

お申し込み方法

キャッシュレス決済で「5%還元」のご案内

2020年6月30日まで、当社Webサイトでキャッシュレスでお支払いのお客様に「5%還元」されます。
(経済産業省「キャッシュレス・消費者還元事業」)

WEB申込み画面で、お支払い方法「クレジットカード」をお選びいただくことが必要です。

WEB申込

下記申込みフォームに必要事項を入力し、送信してください。
(お申し込みボタンを押すと、新しいウィンドウまたはタブが開きます。)
送信されますと、弊社より確認メールが届きます。

セミナー お申込み

基礎からきちんとわかる機械学習入門
10月24日(木)~ 10月25日(金)

お申込みに関する注意事項

    お申込みについて
  • 定員になり次第、受け付けを終了いたします。
  • お申込みが定員を大幅に上回る見込みの場合、会場を弊社近隣の貸会議室等に変更させていただきます。予めご了承ください。
  • お申込み状況により、中止または延期になる可能性があります。開講前にその旨をご連絡します。中止の場合、受講料をお支払い済みの方にはご返金いたします。
  • お支払方法「銀行振込」でお申し込みの方: 開催が確定次第、受講料の請求書をメールでお送り致しますので、開講日までに全納してください。
    ※ただし、法人でお支払いの場合は、貴社の「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。お支払予定日をお知らせください。
  • 受講案内について
  • 開催が確定次第、その旨をメールにてご連絡いたします。「銀行振込」をご選択の方には、同時に請求書をお送りします。
  • 開講日の1週間前頃、「受講案内」をお送りします。開講当日に、ご提示を求める場合があります。
  • 「受講案内」発送後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:03-6222-9841(代)