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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(新横浜)
受講料 ¥70,000(税抜)

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。

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

前提条件

  • 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
※本コースは株式会社フルネス主催コースです。