【公開講座】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）

18/03/13 更新

このページは公開講座の研修を紹介しています

対象者

・機械学習の基礎を理解したい方
・機械学習のためにPython言語の基礎を理解したい方
・エンジニアの方、プログラマーの方
※本研修は機械学習の入門者向けです。

【前提知識】
プログラミングに関する基礎知識（変数、配列、データ型など）

研修内容

AIの基礎知識に加え、機械学習やディープラーニングの理論を学びます。機械学習の分野でよく用いられるPython言語を実際に使っていただきます。

理論の内容がどのように数式化され、Python言語で表現されるのかを学んだ上で、サンプルデータの分析（回帰分析・ディープラーニング）を行い、理解を深めていただきます。プログラミングの基礎知識があり、AI開発をこれから始める方向けの研修です。

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・Ｇｏｏｇｌｅの猫画像認識・アルファ碁	講義
	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 ■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

よくあるご質問（FAQ）

研修制作者からひとこと

　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。

スケジュール

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お申込み時の注意点→お申込みから研修当日までの流れ

（１）同業の方のご参加はご遠慮いただいております。
（２）最低履行人数の４名に達しなかった場合、研修が中止となる可能性がございます。中止の可能性がある場合は研修日の２週間前に中間報告、１週間前に開催可否の連絡をさせていただきます。
（３）研修実施３週間を切った時点で、お申込み者数が０名の場合、開催日程をＨＰから削除させていただくことがあります。

※登壇予定の講師は予告なく変更になる場合がございますことをご了承くださいませ

４名様以上でのご検討の際、日程の都合が合わない場合や、開催予定が表示されていない場合には、開催のリクエストが可能です。
公開講座部（03-5259-0071）までご相談ください。

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よくあるご質問

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受講者の評価

研修評価

内容：大変理解できた・理解できた

90.9%

講師：大変良かった・良かった

93.2%

※2017年4月～2018年3月

実施、実施対象

2017年 12月　　　　　9名

業種

公開講座

評価

内容：大変理解できた・理解できた

100%

講師：大変良かった・良かった

100%

参加者の声

機能説明だけでなく、AIの歴史やニュートラルネットワークが生まれた背景について説明いただけた点が非常に良かった。

実施、実施対象

2017年 3月　　　　　8名

業種

公開講座

評価

内容：大変理解できた・理解できた

75.0%

講師：大変良かった・良かった

87.5%

参加者の声

ディープラーニングを使って、データを分析し、ロボット制御の強化学習を実現していきたいと思います。
機械学習の力で、お客様によい研修を進めて、いいサービスの提供に活かしていきたいと思います。
形態用解析と構文解析からボットが作れると思うので実践していきたい。

実施、実施対象

2017年 3月　　　　　8名

業種

公開講座

評価

内容：大変理解できた・理解できた

87.5%

講師：大変良かった・良かった

100%

参加者の声

機械学習を行うににあたり、ハードルの高さが難点だったが、ステップを追って学ぶことでかなり身近に感じられるようになった。
データ集計に今後活かしていきたいと思いました。
pythonが思っていた以上に使えそうなことが分かった。分析業務に活かしたい。

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本研修の評価

内容をよく理解・理解: 90.9％

講師がとても良い・良い: 93.2％

※2017年4月～2018年3月

公開講座の年間実績

受講者数^※1: 49,686名

開催数^※1: 6,577回

講座数^※2: 2,124種
類

WEBinsource ご利用社数^※2: 約6,970社

※1 2017年4月～2018年3月

※2 2018年3月末時点

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	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・Ｇｏｏｇｌｅの猫画像認識・アルファ碁	講義
	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 ■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

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対象者 function elqTrack(){ var trackPara = window.location.pathname.substr(1).replace(/\//g,'%2f').replace(/.html/g,''); if(typeof(_elq) != 'undefined'){_elq.trackEvent('https://www.insource.co.jp/elq_track/print.html?urlCode=' + trackPara);}; }

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