概要

機械学習で実現する技術・手法の基礎とディープラーニングの入口となるパーセプトロン​、ニューラルネットワークなどの基礎部分を2日間で学ぶ2016年から毎月開催している人気コースです。
近年、人工知能や機械学習やDeep learningの普及に伴い、非常に注目されているPythonを利用します。
実際にPythonを用いてプログラミングを行い、機械学習とDeep learningに関して基礎知識や実例についてＰＣを用いて学習します。
機械学習、ディープラーニングの活用、導入を検討されている全国の製造メーカー様やSIer様、大学教職員様など職種、業種を問わず多く参加をされております。

目的

・機械学習とディープラーニングに関して、基礎知識や実際の例を学ぶ
・Pythonを用いてプログラミングを行い、その動きや性質を理解する​

対象者

・何らかのプログラミングの経験がある方 ※言語は問いません、Pythonの知識についても必要ございません​
・高校レベルの数学知識 ※確率、統計の計算等​

内容

【Python機械学習入門】　​
1．機械学習とは​
機械学習が使われる場面（AI，データマイニングなど）​
機械学習とディープラーニング​
機械学習の種類（教師あり学習，教師なし学習，強化学習）​
2．機械学習のためのPython​
Python文法の基本（算術計算，データ型，リストなど）​
科学技術ライブラリ（NumPy, matplotlibなど）​
Pythonでの機械学習​
3．機械学習で使う数学​
統計学，情報数学，ベイズ統計，​
最小二乗法，最尤法など​
4．機械学習アルゴリズム​
分類問題（決定木，サポートベクタマシンなど）​
回帰問題（最小二乗法，k-近傍法など）​
クラスタリング（k-meansなど）​
5．機械学習の実践​
画像による分類問題​
センサデータによる回帰問題​
【Pythonディープラーニング入門】​
1．ディープラーニングとは​
機械学習とディープラーニングの関係​
ニューラルネットワーク​
ディープラーニング（深層学習）​
2．パーセプトロン​
単純な論理回路​
パーセプトロンの実装​
多層パーセプトロン​
3．ニューラルネットワーク​
活性化関数​
3層ニューラルネットワークの実装​
勾配法，誤差逆伝搬法​
4．畳み込みニューラルネットワーク​
畳み込み層，プーリング層​
CNNの実装，可視化​
代表的なCNN​
5．ディープラーニング​
ネットワークをより深く​
ディープラーニングの高速化​
ディープラーニングの実用例と未来​

研修日数

2日間

場所

●オンライン
Zoomによるオンラインのため、ネットワーク環境があればどこでも受講を頂けます。
※Anacondaの最新版がインストール可能なPCが必要となります。
PCのご用意が難しい場合はご相談ください

人材開発支援助成金を利用される方へ

多くの企業様で人材開発支援助成金をご活用されていらっしゃいます。
下記のパンフレットの内容をご確認のうえ、もしご利用になられる企業様がいらっしゃいましたらご相談ください。
人材開発支援助成金（人材育成支援コース）のご案内