株式会社フルネス

Python機械学習&ディープラーニング入門研修

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

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