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Python機械学習&ディープラーニング入門研修

コースジャンル

プログラミング

概要

近年、人工知能や機械学習やDeeplearningの普及に伴い、非常に注目されているPython。
本研修では実際にPythonを用いてプログラミングを行い、機械学習とDeeplearningに関して基礎知識や実例について学びます。

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​

テキスト

フルネスオリジナルテキスト

基本日数

2日間 ※カスタマイズは可能です

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​

備考

・法人企業様のみの対象となります。

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