Python機械学習＆ディープラーニング入門研修
AIを「使える技術」に変える、2日間の集中トレーニング
この研修で解決できる３つの問題
Python機械学習＆ディープラーニング入門研修で
AI導入の第一歩を自社内で完結できる技術力を習得
Before
AI導入を計画しているが、何から手を付けるべきか分からず実行できない状態。
After
Pythonで機械学習やディープラーニングを実装でき、自社データへの応用まで視野に入る。
AI技術を現場に根付かせるためには、理論だけでなく「実装力」が不可欠です。
本研修では、Pythonを使って、機械学習とディープラーニングの基本を2日間で集中習得。scikit-learnやKerasを活用し、モデル構築〜評価まで一通り体験します。
自社の課題に応用できる視点とスキルを得ることで、AI活用の第一歩をチーム内で完結できるようになります。
研修受講による問題解決アプローチの変化
現在の問題解決アプローチ
AI導入、どこから手をつければ？
- 用語や理論は知っていても実装経験がない
- 自社課題への応用方法が曖昧
- 専門家に依存して、社内に技術が蓄積されない
理想の問題解決アプローチ
自社の課題を、AIで解決できる技術を持つ
- Pythonで実装と検証ができる
- 社内データを活用した実験が行える
- チーム内で内製でき、プロジェクトが加速する
この研修では、「機械学習とは何か？」から始まり、Pythonでのモデル実装、評価、ディープラーニングまでを実践的に習得できます。
特に、モデル構築→評価→応用といったAIプロジェクトの一連の流れを体験することで、受講後すぐに現場での応用を進められる状態に到達します。AI人材育成の第一歩として最適です。
研修詳細
研修名
Python機械学習＆ディープラーニング入門研修
研修概要
本研修は、AIの核となる「機械学習」と「ディープラーニング」をPythonを使って基礎から学ぶ2日間の実践型プログラムです。
scikit-learnやTensorFlow/Kerasといった主要ライブラリを用いながら、分類・回帰・クラスタリング、ニューラルネットワークやCNNの実装を通じて、実務応用への橋渡しを行います。
こんな企業に
おすすめ
- AI導入を検討しているが、社内に実装人材がいない
- データ分析はしているが、機械学習の活用が進まない
- 内製化を見据えて実装スキルを社内で育てたい
対象者
- Pythonを少し触ったことのあるエンジニア
- データ分析業務に関わっているがAI未経験
- 機械学習やディープラーニングを現場で試したい開発者
研修のゴール
- Pythonで機械学習アルゴリズムを実装できる
- ニューラルネットワークやCNNの基本が理解できる
- 自社課題へのAI応用の道筋を描けるようになる
研修
カリキュラム
詳しくはこちらをクリック ↓
【1日目】機械学習入門
- 機械学習の種類と活用場面
- Pythonの基礎文法・ライブラリ活用
- scikit-learnでの分類・回帰・クラスタリング体験
【2日目】ディープラーニング実践
- ニューラルネットワークの基本と実装
- TensorFlow／Kerasによる多層NN・CNN実装
- データを使ったモデル評価・チューニング
前提知識
スキル
- Pythonの基礎文法に触れた経験があること（変数、関数、リスト等）
※お客様の知識・スキルに応じて研修レベルの調整が可能です。お気軽にご相談ください。
必要な
受講環境
- Anacondaが動作するPC（8GB以上のメモリ推奨）
- 安定したネットワーク接続
- Jupyter Notebook利用環境
日数
2日間
※お客様のご要望に応じてカスタマイズが可能です。お気軽にご相談ください。
関連情報
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