【203】パイソンで機械学習のクラスタリングを学ぶ  【対面講座】
パイソンのクラスタリング・プログラムを動かす

2024年春

講座番号 203
開催日 2024/08/22
曜日
時間 14:40 ~ 17:50
回数 全2回
定員 30名
最少催行人数 8名
受講料 6,600円
教材費(全員対象)

講座詳細

パイソンを使って、機械学習によるクラスタリングを行います。パイソンは使っているが機械学習のクラスタリングはまだなので動かしたい、という人が対象です。本講座は最先端のクラスタリングAI手法であるkShapeやAmplitude-based clusteringを学びます。データとして株価を用いて,クラスタリングを行います。自分のノートPC(パイソン環境とEXCEL入り)をご持参ください。申込後、インストールの必要なライブラリ及び、教材プログラムをお知らせします。

講師

白田由香利(シロタユカリ) 学習院大学教授

【プロフィール】
学習院女子中等科高等科卒業。学習院大学理学部物理学科卒業。学習院大学理学部物理学科修士課程修了。東京大学理学部情報科学科後期課程修了(理学博士取得)。企業の研究所勤務の後、学習院大学経済学部助教授をへて、現在、教授。経営数学を視覚的(visualization)に教えることで、分かりやすい講義をすること、また、役に立つ数学を教えることをモットーとし経営数学を教えて19年間経過、主な著書:大学生のための役に立つ数学(共立出版)、悩める学生のための経済・経営数学入門―3つの解法テクニックで数学アレルギーを克服!―(共立出版)データベースおもしろ講座(共立出版)、感じて理解する数学入門〔電子書籍〕(オライリー・ジャパン)

山口健二(ヤマグチケンジ) 日本大学講師

【プロフィール】
2004年学習院大学理学部数学科卒業。2010年千葉大学大学院自然科学研究科数理物性科学専攻単位取得退学。2010年学習院大学計算機センター助教。2014年お茶の水女子大学情報基盤センターアソシエイトフェロー。2017年お茶の水女子大学附属高等学校教諭(情報科)。2019年お茶の水女子大学サイエンス&エデュケーションセンター特任講師。2022年日本大学経済学部専任講師。主担当科目はICTリテラシーで、とくにデータサイエンス、プログラミング教育の教材開発および実践などの教育・研究に従事している。
2023年情報処理学会会誌編集委員会(基礎・理論分野/FWG)編集委員。
主な著書『ゼロからはじめるアルゴリズム:高校生が学ぶアルゴリズム-情報の教科書から-』(情報処理61巻11号2020年)。

講座スケジュール

実施日 時間 講座内容 担当講師
1 8/22(木) 14:40~16:10 クラスタリングの理論を学ぶ 白田 由香利
山口 健二
2 8/22(木) 16:20~17:50 kShapeで株価分析プログラムを動かす 白田 由香利
山口 健二

受講申込

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