3402Pythonで学ぶ機械学習 回帰分析とディープラーニング(2日間)

Pythonで学ぶ機械学習 回帰分析とディープラーニング(2日間)

お客さまのご都合に応じた受講方法をご用意しております。

当研修の「ねらい」

本研修は、機械学習の手法の基礎的な理解を深め、簡単なモデルで実践することを目指しています。この分野で使われる頻度の高いPython言語の基本文法を身につけたうえで、実際にモデルを動かします。
機械学習の中でも、回帰分析とディープラーニングという2種類のアプローチで分析を行い、結果を比較対象することで、それぞれの持つメリット・デメリットや適した利用シーンについてもご理解いただけます。


研修プログラム例

研修プログラム例
内容
手法
  • 1.機械学習概論~手法を学ぶその前に
    (1)機械学習について知っていることを共有する
    (2)機械学習の仕組みと種類
    (3)活用事例
    (4)ライブラリの活用
    ・Googleの猫画像認識、アルファ碁
講義
ワーク
  • 2.開発環境の構築
    (1)ANACONDAのインストール
    (2)Jupyterの起動方法
    (3)プログラム実行方法
    (4)その他の操作
講義
ワーク
  • 3.Pythonの基本的な文法
    (1)他のプログラム言語との違い
    (2)変数宣言とコメント
    (3)演算子
    (4)データ型
    (5)制御文と関数
    (6)その他文法
講義
ワーク
  • 4.多次元配列
    (1)NumPy(モジュール)
    (2)インデックス
    (3)配列に対する操作/演算
    (4)配列の走査
    (5)ファイル入出力
講義
ワーク
  • 5.グラフの表示
    (1)MatPlotLib(モジュール)
講義
ワーク
  • 6.回帰分析
    (1)Scikit-learn(sklearn)モジュール
    (2)線形回帰分析
    (3)重回帰分析
    【ワーク】住宅価格の予測、アヤメの分類
講義
ワーク
  • 7.ニューラルネットワーク
    (1)Scikit-learnを用いたニューラルネットワーク
    (2)クラスのコンストラクタとパラメータ
    (3)学習
    (4)予測結果の検証
    (5)画像による認識
    【ワーク】手書き文字の認識
講義
ワーク
  • 8.参考 ~scikit-learn
講義
  • ・この研修カリキュラムはあくまで一例です。お客さまの課題・お悩みに応じて柔軟にカスタマイズ可能です
  • ・研修効果を高め定着化を促進する「研修呼び覚まシステム」や研修担当者様の負担を減らし効率向上を支援する「研修管理サービス」もございます

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テキスト作成者から

AI(人工知能)の進歩は目覚ましいものがあり、画像や音声といったコンピュータが扱いにくいとされていた分野でも活用され始めるなど、昨今のビジネスシーンにおいてますます重要度を増しています。一方で、AIとはそもそも何なのか、どのような仕組みで成り立っているのか、を把握できている方はまだ十分にはおらず、プログラミングレベルで理解できている方となると、さらに絞られるのが現状です。

そこで本研修では、AI・機械学習・ディープラーニングの理論や仕組みについて、図や数式で理解し、それをプログラムに落とし込むところまで触れられるようにしました。

言語はPythonを用います。複雑な計算を行うAIを使うのに適した言語を理解することで、エンジニア、プログラマー、プロジェクトマネージャーとしての幅を広げる一助としてください。

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IT研修の評価
年間総受講者数
1,150
内容をよく理解・理解
90.4
講師がとても良い・良い
93.9

※2016年4月~2017年3月

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  • 実施回数※1
    • 16,248
  • 企業内研修
  • 11,123回
  • 公開講座
  • 4,997回
  • お取引先数※2
    • 19,133
  • 受講者数※1
    • 38.6万
  • 内容評価※3
  • 大変理解できた
    理解できた
  • 講師評価※3
  • 大変良かった
    良かった

※1 2016年4月~2017年3月

※2 2003年6月から2017年3月までに当社サービスをご利用いただいたお取引先累計

※3 2016年4月~2017年3月
当社書式での受講者アンケートより集計

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