「【PythonによるPC実習付き】機械学習入門セミナー」リポート
よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス
セミナーのメニュー

化学・電気系 その他各分野
一覧へ→
  ヘルスケア系
一覧へ→
情報機構 技術書籍情報機構 技術書籍
技術書籍 一覧技術書籍 一覧
   <新刊書籍>
  ・  6G材料
  ・  ラベル・SDS 作成の手順
  ・  PFAS
  ・  労働安全衛生法
電子書籍電子書籍
化学物質管理化学物質管理
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
社内研修DVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2023/7/7更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  


トップ講師コラム・取材記事 一覧> 「【PythonによるPC実習付き】機械学習入門セミナー」リポート


★2017年4月に初開催以来、高い人気を誇るPC実習付きの機械学習セミナー。
今回はZoomによるオンライン形式で開催しました!

『【PythonによるPC実習付き】
 機械学習入門セミナー
<Zoomによるオンラインセミナー>

講師 埼玉大学 大学院理工学研究科 准教授 大久保 潤 先生
主催 情報機構
日時 2020年4月13日(月)10:30-16:30


■はじめに
 当初は通常通り対面での講義を予定しておりましたが、都内の感染拡大状況を鑑み、本セミナーは弊社では初の「オンラインでのPC実習セミナー」となりました。
 なお、本取材記事は「オンラインセミナー」・「オンラインでのPC実習セミナー」をどのように行ったのか、という点を主に紹介するため、機械学習やPython言語についてどのようなことを学べるかを知りたい方は前回の記事をご覧ください。

■オンラインセミナーを行うにあたって
 オンラインセミナーを行える媒体は様々ありますが、本セミナーでは「Zoom」を使用いたしました。
 「Zoom」でのセミナー受講の際には皆さまご自身での環境確認をお願いしております。特に難しい作業を必要としませんが、何かご不明な点やセキュリティ上使用できないなどの問題につきましてはお問い合わせいただければ弊社事務局にて対応いたします。

 ※資料は前もって紙媒体に印刷・製本したものをお届けしております。

■講師紹介
 この度ご講演を頂いたのは埼玉大学の大久保准教授です。(研究室HP

 大久保先生は機械学習を使って様々な研究に取り組まれ、中でもデータ解析や画像処理などの作業を高速且つ低負荷で行えるような手法を日夜研究されていますが、本講座はあくまでも「機械学習入門」のためそういった研究には触れず、初学者向けに機械学習を学ぶ取っ掛かりになるお話をいただきました。

Python



■オンラインと対面のセミナーとの違い
 基本的に座学とPC実習を交互に繰り返しながら学びを深めるセミナーとなっており、対面でもオンラインでもその点に変わりはありません。皆様のお手元にある資料と同様のスライドが先生から画面共有され、それらについての詳細な説明を聞きながら座学部分は進んでいきます。




 対面のセミナーであれば質問したいときに挙手をしてすぐに聞くことができていましたが、オンラインセミナーでは他の方のご迷惑とならないよう講義中における受講者のマイクは切っているため、同じような対応はできかねてしまいます。

 しかし、ただ聞いているだけのセミナーでは理解度が低くなってしまいますので、質問が生じた際は「Q&Aツール」を使用して先生に質問を送り、1つずつ先生にご対応いただきました。
 オンラインセミナーの欠点である「受講者の顔が見えないため理解度の判別がしにくく、受講者を置き去りにしてしまう可能性がある」点に関してはこのツールを使用し、疑問点を解消していくことでカバーできていたと思います。





 このように座学や質疑応答を繰り返しながらセミナーは進み、座学にひと段落ついた頃、Python言語による実習が始まりました。

Python



 前もってお送りしていたコードと先生の指示をもとに各自実習を行います。
 同じタイミングで大久保先生が実習を進めている様子を画面共有してくださっているので、手本を見ながら実習を進めることが可能です。

 とはいえ、オンラインセミナーでは対面時に行っていた指導を同じように行うことはできません。先生が受講者の画面を見ることはできかねますので、エラーが起きた際はQ&Aツールにエラー内容を送っていただく必要があり、多少のタイムラグは生まれてしまうことで実習の理解が遅れる可能性はあります。
 しかしながら大久保先生は座学で使用した資料とは別に「実習の手引き」(下図、右)を作成くださっているので、今自分がどこで躓いているのか、この後どうすべきなのか、といったことは容易に見当がつきます。

Python


 また、たとえセミナー中に実習をすべて終わらせることができなかったとしても、「実習の手引き」ではセミナーで行った実習内容が単語の意味からコードの動かし方、過程、結果まで詳細に解説されているので、自分のペースで何度でも復習することが可能です。

★過去、本セミナーをオンラインで受講された方の声(一例):
 ・良かったです。質問もしやすくて、とても快適でした。
 ・Zoomはとても使いやすい。時間配分もとても良い。
 ・特に問題なくスムーズに参加できました。
  状況的に参加をどうするか悩んでいたのでオンラインでの開催は有難かったです。
 (出張の制限が掛かっているが、業務の今後を考えると受講はしたかった)
 大枠は理解できました。詳細なtextを付けて頂いているので、よく読んでコード等理解したいと思います。
 ・今回の補足資料は,ものすごくありがたいです。実習のWebセミナーは少し心配であったが全く問題なかった。
 むしろ効率的でよかったように思う。


■おわりに
 弊社では本講座以外にも、人工知能・機械学習に関する講習会の開催、書籍の発刊を多数行っておりますが、だからこそ皆様から次回開催・発刊のご要望などを頂けている状況でございます。(機械学習に関する講習会・書籍一覧はこちらからご覧ください)

 今後も先生方から最新の情報を伺いつつ、皆様のお役に立てるよう、ご要望に応えられる講習会・書籍の企画を行っていく所存です。何かございましたらリクエストページまでどうぞお気軽にお問い合わせくださいませ。

 最後になりましたが、本講座開催にあたりご尽力くださいました大久保先生に深く御礼を申し上げます。






会社概要 プライバシーポリシー 特定商取引法に基づく表記 商標について リクルート
Copyright ©2011 技術セミナー・技術書籍の情報機構 All Rights Reserved.