～ Pythonの基礎、教師あり学習と教師なし学習、ニューラルネットワークの基礎、画像認識への応用、リカーレントネットワークと応用 ～
・Pythonを用いて、機械学習の基礎からディープラーニングまで実践的に修得する講座！
・深層学習の基本メカニズムを会得し、データから特性を見出したり、予測モデルを提示できるスキルを身につけるための実習講座！
ＰＣは弊社にて用意いたします
Pythonによる機械学習・ディープラーニングの基礎と応用例 ～１人１台PC実習付～
講師の言葉
近年データ利活用の重要性は益々大きくなってきている。自社や顧客企業に蓄積された膨大なデータを分析し、その中から業務に役立つ特性を見つけ出すデータマイニングや、予測手段として活用する人工知能などへ間違いなく移行している。それに伴ってエンジニアに求められるスキルも、データサイエンスと呼ばれるデータを分析・活用するスキルへ大きくシフトすることは明らかである。
しかしながら求められるスキルは非常に数学的であり、現在の多くの企業ではこれらのスキルが不足している、あるいは実経験がないのが現状である。
そこで、汎用的に入手可能なツールを利用して自社や顧客の膨大なデータを分析し、特性を見出したり、予測などの推論を導き出すことのできるエンジニアを育成するための系統だった実践的な講座が求められており、本講座を企画した。
PythonやRを活用して、自社や顧客データをデータマイニングして何らかの特性を見出したり(使いこなす能力)、予測モデルを提示できる(モデルを解釈できる能力)など基本能力を養成する。
また、各種の分析手法については実例を提示すると同時に、その都度、演習課題をだし、これを解くなどを通じて実践能力を養うこととする。
受付を終了しました
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 |
・AIやDeep Learning に関心があり、その理論と技術を、実習を通して理解したい方 ・画像、音声、テキスト処理、設備管理、ロボット、経済・金融、販売など |
| 予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識 ・Pythonの経験はなくてもいいが、何らかのプログラミングの経験があると望ましい |
| 修得知識 |
・ディープラーニングを含め、機械学習全体を俯瞰でき、個別の手法の理解と適した分野を把握できる ・ディープラーニングの基本的メカニズムを会得し、その得手不得手の他、その限界を知ることができる ・TensorFlow、Keras などのPython のライブラリーを利用し、初歩的な問題をDeep Learning で解決できる |
| プログラム |
１．機械学習リテラシー （１）．機械学習に必要な数学の確認 ａ．行列、微分・偏微分、最小二乗法、尤度と最尤法 （２）．Python 入門 ａ．Pythonの基礎、行列計算、グラフ描画、乱数の利用、代表的なパッケージの利用
２．人工知能・機械学習・ディープラーニングとは （１）．ディープラーニングとは （２）．機械学習の体系化と適用分野
３．クラス分類のための機械学習 （１）．教師あり学習 ａ．ロジスティック回帰（２分類） ｂ．決定木とランダムフォリスト ｃ．サポートベクターマシン：SVM ｄ．ニューラルネットワーク （２）．教師無し学習 ａ．クラスター分類（k－means、kNN）
４．ディープラーニングと応用例 （１）．ニューラルネットワークの基礎 ａ．ディープラーニングの全体像 ｂ．パーセプトロン・マルチレイヤーパーセプトロン ｃ．全結合型ニューラルネットワーク ｄ．バックプロパゲーション：誤差逆伝播法 e．活性化関数 （２）．画像に特化したディープラーニング ａ．畳み込み層とプーリング層：CNN ｂ．画像認識への応用 （３）．リカーレントネットワーク：RNN ａ．リカーレントネットワークとは ｂ．時系列処理とディープラーニング ｃ．テキスト処理とディープラーニング （４）．ディープラーニングにまつわるその他の話題 |
| キーワード | ロジスティック回帰 ランダムフォレスト SVM k－mean CNN 画像認識 テキスト処理 RNN ディープラーニング |
| タグ | 統計・データ解析、信号処理、画像処理、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：72,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：67,100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 |
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