〜 Ｐythonでの機械学習に必要な数値計算、サポートベクトルマシンの利用、パラメーターチューニング 〜
・パターン認識・機械学習，Deep LearningまでをPythonで実装できるようになるための講座
・演習を通してPythonによるプログラミングと機械学習・ディープラーニングの実装方法が修得できる特別セミナー！
＊ＰＣは弊社でご用意いたします
Pythonによる機械学習・パターン認識の基礎とディープラーニングの応用 〜1人1台PC実習付〜
講師の言葉
本セミナーでは、機械学習・パターン認識の基礎と、そのPythonでの実装について解説します。
近年、SMVなどのこれまで広く利用されてきた機械学習・パターン認識手法だけでなく、Deep Learningも様々なところで利用されています。
Python及びそのライブラリを利用することで、これらの様々な手法が簡単に利用できることを知り、それらを使いこなせるようになることを目的としています。
また、実際にPythonを用いてこうしたツールを簡単に利用出来るということを実体験していただきます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・Pythonでパターン認識・機械学習を身につけたい方 ・Deep Learningにチャレンジしてみたい方 ・パターン認識の研究と応用に取り組みたい方 |
| 予備知識 | ・プログラミングの経験 ・パターン認識や機械学習，深層学習という言葉を聞いたことがあるレベルの知識 |
| 修得知識 | ・Pythonを用いたプログラミングの知識 ・機械学習の実装についての知識 |
| プログラム |
１．機械学習とパターン認識
（１）．パターン認識とは
（２）．パターン認識の技術
ａ．クラス分類
b. 回帰
c. クラスタリン
（３）．機械学習とパターン認識の関係
（４）．特徴抽出と機械学習
２．Python入門
（１）．なぜPythonか
（２）．Pythonの利用環境
a. 個人での利用
b. 多人数での利用環境
（３）．Pythonの文法
（４）．Pythonでの機械学習に必要な数値計算
３．Pythonによる機械学習
（１）．特徴量の読み込み
（２）．サポートベクトルマシンの利用
（３）．様々な手法の選択的な利用と比較
（４）．パラメータチューニング
４. Deep Learningの利用
（１）．分類：Neural Networkの利用
（２）．特徴抽出＋分類：Convolutional Neural Networkの利用
５. まとめ・質疑応答 |
| キーワード | Python 機械学習 パターン認識 深層学習 Deep Learning 特徴抽出 サポートベクトルマシン |
| タグ | ソフト教育、データ解析、画像認識 |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日