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Sep

15

現場で使える!入門編・データサイエンスの理論と実践

CA 1Day Youth Boot Camp

Registration info

Description

概要

CA 1Day Youth Boot Camp 現場で使える!入門編・データサイエンスの理論と実践

【現場に出るための技術力を高めよう!】
「CA 1Day YouthBootCamp」は、1Dayでサイバーエージェントの社内講義/研修を体験できるイベントです。

今回は「現場で使える!入門編・データサイエンスの理論と実践」と題して、
AI Lab 森村 / アプリ運用センター 石原を講師として「強化学習入門」「データモデリング入門」を開講します。

  • 社会人になる前に成長するきっかけが欲しい
  • 実際に働いているデータサイエンティスト/機械学習エンジニアと話してみたい
  • 現場に大事にされるスキルレベルを知りたい・学びたい

上記のような思いのある方、大歓迎です!

本イベントは2023年卒~2025年卒予定の方にご参加いただくことを想定しておりますが、研修を通して技術レベルを高めたい・サイバーエージェントに興味がある既卒の方にもご参加いただけます。 また、希望者にはサイバーエージェントの新卒/中途採用プロセスにお進みいただくことが可能です。

講義内容

1:強化学習入門

利益・利得を最大化する行動戦略を推定する技術である強化学習の基礎と実践例を学びます。

2:データモデリング入門

実務において必要な機械学習モデリング全般(特徴量作成、アルゴリズム、評価指標)を振り返り、最新の技術動向やAI事業本部におけるビジネス応用例を学びます。

当日は社員との懇親会も予定しております。ふるってご参加ください!

※講義内容は一部変更になる可能性がございます。 ※イベントとして公開するにあたり、実際の研修と変更される部分もございます。予めご了承ください。

  • 開催日:2022年9月15日(木)13:00~20:00 *エントリー締切:2022年9月1日(木)23:59
  • 形式:オンライン開催(zoom使用)
  • 参加費:無料

登壇者

森村 哲郎

AI Lab 研究員
2021年入社
2008年に奈良先端科学技術大学院大学にてPh.D.取得。
2008年から2021年までIBM東京基礎研究所研究員として、強化学習の研究、金融や小売、製造業など様々な業界で機械学習の応用研究に従事した。
強化学習領域において、サイバーエージェントのDeveloper Expertsに任命されている。
著書に「強化学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)」(講談社、2019)や「これからの強化学習」(共著、森北出版、2016)などがある。
参考記事:強化学習を当たり前の選択肢にしたい ー利益を最大化する技術「強化学習」の実応用に向けてー
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=27420

石原 佳明

AI事業本部 DX本部 小売セクター アプリ運用センター データサイエンティスト
2021年新卒入社
小売業界のデータ分析および、広告を通じた購買活動の分析に従事。

募集要項

https://www.cyberagent.co.jp/careers/students/career_event/detail/id=27823 下部「エントリーする」よりお申込みください。

募集対象


データサイエンティスト/機械学習エンジニアの経験がある方
データサイエンティスト/機械学習エンジニアとして働きたいと思っている方
サイバーエージェントに興味がある方

募集条件


データサイエンティスト/機械学習エンジニアの経験がある方
実務・研究など個人開発/グループ開発を問わず、機械学習およびデータ分析の経験がある方

選考フロー

エントリー→書類選考→合否連絡

備考

今回のイベントに参加後、ご希望の方にはそのままサイバーエージェントの新卒/中途選考に進んでいただくことが可能です。

個人情報の取扱いについて

主催:株式会社サイバーエージェント

申し込み時にご提供いただいた情報は、選考、イベント受付管理や各種ご案内(サービス・イベント等)に利用させていただきます。

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TakaradaYasuhiro

TakaradaYasuhiro published 現場で使える!入門編・データサイエンスの理論と実践.

08/02/2022 10:48

現場で使える!入門編・データサイエンスの理論と実践 を公開しました!

Ended

2022/09/15(Thu)

13:00
20:00

Registration Period
2022/08/02(Tue) 10:47 〜
2022/09/15(Thu) 20:00

Location

オンライン

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