概要

データサイエンスや、機械学習・ディープラーニングで必須となるPythonの数値計算ライブラリ(Numpy,Scipy,matplotlib, Pandas)を学びます。データ取得、データ分析、グラフによる可視化などデータサイエンス分野で必要な処理方法を習得します。またディープラーニングに関しても基礎知識や実際の例を学びます。

目的

・Pythonを使ったデータサイエンスや機械学習、数値計算ライブラリを学びたい方
・ディープラーニングの基礎知識を身につけたい方

対象者

・Pythonの基礎レベルを知っている方
・高校レベルの数学知識をお持ちの方

テキスト

弊社オリジナルテキスト

基本日数

2日間

内容

■１日目＜座学・実習＞
【数値計算ライブラリ】
1.Python開発環境
・Anaconda
・IPytnon
・Spyder
・Jupyter Notebook
2.matplotlib
・グラフ描画基礎
・折れ線グラフ
・散布図
・ヒストグラム
・応用的な使い方
3.Numpy
・ndarray
・データ処理
・基本統計量計算
・ファイル入出力
4.Scipy
・微分方程式
・最小二乗法
5.Pandas
・データ構造
・基本操作
・データ集計
・Webスクレイピング
・ファイル入出力
■２日目＜座学・実習＞
【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

人材開発支援助成金を利用される方へ

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