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レコメンデーション基礎〜実践講座

レコメンデーション

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レコメンデーション基礎〜実践講座

こんな方におすすめ

・ 機械学習・深層学習で出来ることを増やしていきたいと考えている機械学習エンジニア

・Webサイト等でユーザーの選択をサポートするレコメンデーションに興味を持った AI エンジニア

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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

ホワイト構造
​研修のゴール

​活用事例​

​講座概要​

カテゴリ

エンジニアリング力

講座名

レコメンデーション

講座時間

1日6時間

備考備考

DL4US講座のオプションとしておすすめ


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CURRICULUM

​Curriculum

- カリキュラム

  Step 01:レコメンデーションの基礎

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  Step 02:内容ベースフィルタリング(近傍ベース)によるレコメンデーション

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  Step 03:内容ベースフィルタリング(モデルベース)によるレコメンデーション

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  Step 04:協調フィルタリング(近傍ベース)によるレコメンデーション

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  Step 05:協調フィルタリング(モデルベース)によるレコメンデーション

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  Step 06:レコメンデーションの評価

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  Step 07:レコメンデーションのアプリケーションへの組み込み

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process

​Process

- 講座開催までのお申し込み手順

【LP素材】マスクドさん.png
​STEP 01打ち合わせの日程調整
【お打ち合わせカレンダー】よりご希望の日時を選択し、必要事項をご記入の上、日程調整を完了してください。
​お打ち合わせはオンライン(Google Meet)で行います。
​STEP 02お打ち合わせ・ヒアリング
お打ち合わせで貴社のニーズのヒアリングをさせて頂き、実課題解決に最適なカリキュラムをご提案致します。
また、開講する期間等、講座に関するご質問への対応をいたします。
​STEP 03​​講座開催
契約完了となり、講座を開催します!
※本講座はオンラインでもオフライン(対面)でも受講可能です。
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FEATURES

​Features

- 講座の特徴

POINT 01

- 同期型オンデマンド講座

機械学習メンターが受講生と講座を同期しながらリアルタイムで講座をサポートしております。

受講生の課題に対して専門家のフィードバックをオンタイムで受けれる他、課題に対するアプローチを理解する事で能動的なアウトプットを促し学習効果を最大化します。

POINT 02

- 機械学習メンター制度

企業との共同研究開発にも従事する「機械学習メンター」が、受講生を最大限フォローいたします。

【主なフォロー内容】

ディスカッションボード上でリアルタイムの質疑応答、口頭での質問応答、コンペティション形式課題の採点、スコア情報、課題上位者の解法共有に対するフィードバック、プロジェクト相談会でのメンタリング、プロジェクトレポートへのフィードバック等

POINT 03

- 完全受講生ファーストの講座運営

  1. iLect System の提供で学習環境の構築が不要
    ( ブラウザのみで利用可能な学習・AI 開発環境 高性能GPU )

  2. オンラインディスカッションボード ( Slack ) の提供、運営

  3. 講座終了後の受講者毎の採点結果とアセスメントのレポート

  4. 受講者の得意不得意を可視化でき、社内の人材発掘・適正判断をサポート

  5. 講座日以外もメンターがサポート

  6. 好きなタイミングで何度でも復習可能なアーカイブ動画の提供

- AI分野第一線の講師陣

  • AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニア
    Kaggle Grandmasterが講師を担当

  • Kaggle Grandmasterや、東京大学などでAI講座を担当した経験豊かな最高峰レベルの講師陣

  • 実務経験に基づく実践的・具体的な内容と最新の情報をご提供

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customer review

- 受講者インタビュー

​AI 人材育成講座
大手実績多数