Pythonによる機械学習の基礎とプログラミング実践講座 ~1人1台PC実習付~

~ プログラミングの基礎、ライブラリの利用法、機械学習(回帰問題、分類問題、クラスタリング) ~  

・Pythonのプログラミングと機械学習を基礎から修得する講座

・Pythonで機械学習のライブラリに活用するための実践講座 !
*PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

  機械学習は、AI(人工知能)のための主要技術の一つであり、近年、機械学習の一つである深層学習を中心に急速に進歩を遂げています。
  現在のネットサービスでは、機械学習はいたるところで使われ始めています。
このような状況を考えると、それぞれが、近い将来、専門家だけの道具ではなくなることは確かに思えます。
 その頃には、プログラミングができることと、機械学習の基本について理解していることが、必修の知識・スキルになるでしょう。
 本講座は、これから機械学習の基礎を勉強したい初学者の方を対象にしています。
プログラミングの経験はあるが、Pythonにあまり慣れていない人が、Pythonでプログラミングができるようになることと、機械学習の初歩の理解を目標とした講座です。
  プログラミングの題材として機械学習の非常に初歩的な例題を用います、Pythonプログラミングの演習中心の講座です。
 Pythonに関しては、特に、他の言語との差異と、機械学習のライブラリを使うための方法を、少し詳しく説明をしたいと思います。
 機械学習については、全体像の説明と、回帰問題、分類問題、クラスタリングの3つの問題を題材に、実際にPythonのどのようなライブラリを使って、どのようなプログラムを書けばよいのかを説明します。
 講座終了後には、簡単なPythonプログラムのご自身での作成や、簡単な機械学習を用いたデータ処理、入門書より少し高度なPythonの書籍や機械学習の書籍が読めるようになることを目指します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年10月30日(火) 10:30 ~ 17:30
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 ・他のプログラミング言語の知識はあるが、Pythonの初学者
・Pythonについて、簡単な入門書を読んだことがある方
・機械学習についての入門的な知識を身につけたい方
・システムソフト関連企業の方
予備知識 ・一般的なソフトウェア(OfficeやWebアプリなど)の使用経験
・Excelで簡単なデータ処理の経験があると良い
・以下のどちらかのプログラミング知識
・Python以外の言語での簡単なプログラミングの経験 (数行程度、文字の表示などでOK)
・Pythonの簡単な知識 (サンプルプログラムの実行と簡単な改変をしたことがある程度でOKです)
・統計学の基礎
修得知識 ・Python言語で簡単なプログラムが書ける
・Pythonの基本的な言語仕様
・Pythonの入門書や専門書を読めるようになる
・機械学習の概要
・簡単な機械学習プログラムを、Pythonでライブラリを用いて書けるようになる
・機械学習の入門者や専門書を読むための基礎知識
プログラム

1.プログラミングについて
  (1).プログラム・アルゴリズムとは
  (2).プログラミングで出来ること
  (3).プログラミング言語とは
  (4).Pythonとは

2. Pythonプログラミング
  (1).Anaconda/ Spyder の使い方
  (2).コンソールの使い方
  (3).文字の表示
  (4).四則演算
  (5).文字の入出力
  (6).ファイルの入出力
  (7).演習: 文字入出力・ファイル入出力
  (8).変数とは
  (9).整数・浮動小数・文字列
  (10).型
  (11).演習: 文字列の処理
  (12).関数
  (13).ループ処理
  (14).演習: ファイル名の一括変更
  (15).条件
  (16).演習: 条件によって処理を変える

3.ライブラリの利用
  (1).ライブラリとは
  (2).ライブラリの種類
      ・Pythonはライブラリが豊富
  (3).Numpy
     a.四則演算
     b.配列の取り扱い
  (4).Metaplotlib
     a.2次元プロット
     b. 3次元プロット
     c.アニメーション
  (5).演習: ライブラリを実際に使ってみよう

4.機械学習の基礎と実践
  (1). 機械学習の概要
  (2).分類問題
     a.分類問題とは
     b.分類器
     c.分類問題の演習
  (3).回帰問題
     a.回帰問題とは
     b.最小二乗法
     c.回帰問題の演習
  (4).クラスタリング
     a.クラスタリングとは
     b.k-means
     c.クラスタリングの演習

5.まとめと質疑応答

キーワード プログラミング言語 Pythonプログラミング ライブラリの利用 3次元プロット 機械学習
クラスタリング
タグ 統計・データ解析データ解析統計・データデータ分析
受講料 一般 (1名):49,680円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,280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 小田急第一生命ビル(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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