Python機械学習&ディープラーニング入門研修

At a glance

スケジュールと申し込み

コースコード

H8PS9S

日数(開始時間~終了時間)

2日間(10:00~17:00)

実施方法

・クラスルーム(新宿)

受講料

70,000円 (税込み:77,000円)

コースの概要

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。

(コースの目標)

  • 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。

主な対象者

  • 機械学習とディープラーニングに関して、基礎知識を習得したい方

前提知識

  • 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

コースの説明

【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

 

※本コースは株式会社フルネス主催コースです。