【公開講座】Pythonによる機械学習/ディープラーニング入門 ~ Pythonを使用したAIフレームワークの活用を体験 ~

Pythonによる機械学習/ディープラーニング入門 ~ Pythonを使用したAIフレームワークの活用を体験 ~ 1名さまから参加できる研修サービス・公開講座

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コース概要

機械学習やディープラーニングはAIの分野で注目されている技術です。それらを活用することで、本来人の経験や知識が必要なことをコンピュータに行わせることができます。

このコースでは、Pythonで開発できるAIのフレームワークを使用し、ハンズオンを通じて機械学習やディープラーニングがどのように活用できるのかを体験していただきます。

AIのフレームワークとしてReNomを使用します。ReNomはディープラーニングで扱うネットワークモデルを簡潔かつ柔軟に構築することができ、画像処理やデータ分析などをコンピュータの性能に応じて最適化された計算を行うことができます。

ReNomは、株式会社グリッドにより公開されているAIフレームワークです。
http://www.gridpredict.jp/report/890/

機械学習やディープラーニングがどのように活用されているのか、活用事例についてもご紹介させていただきます。

到達目標

・機械学習やディープラーニングについての理解を深めることができる
・AIフレームワークを使用してニューラルネットワークの学習と評価ができる

対象者

・PythonによるAIプログラミングを始める方
・AIの活用をご検討の方

研修プログラム例

●機械学習/ディープラーニング概論
・人口知能とは
・AIの歴史
・機械学習とは
・深層学習(ディープラーニングとは)
・機械学習/AI導入の効果
・AIフレームワーク「ReNom」とは
・AIの作り方
・AI開発のポイント
・ReNomの対応範囲
・ReNomのアーキテクチャ
・機械学習フレームワークReNomの特徴

●AIフレームワークの機能
・ドロップアウト
・自己符号化器(Auto Encoder)
・ハイパーパラメータ探索
・ReNom TDA
・様々なニューラルネットワーク
・ReNomと他のAIフレームワーク

●ニューラルネットワーク構築の流れ
・データの前処理
・データの特徴を確認
・ネットワークモデルの定義
・学習
・評価

●ニューラルネットワークの詳細
・全結合ニューラルネットワーク
・重みの更新方法(勾配降下法)
・重みの更新方法(確率的勾配降下法)
・学習のさせ方の種類
・学習進捗の確認
・過学習対策
・モデルの評価
・混同行列
・分類指標

●ハンズオン①:MNISTを使った全結合ニューラルネットワーク
・MNISTの確認
・全結合ニューラルネットワークの実行
・Functionalモデルを使用したモデルの定義
・予測と評価

●ハンズオン②:Dropoutによる過学習の抑制
・Dropoutを使用しない学習
・Dropoutを使用した学習
・推論モードへの切り替えと予測の評価

●ハンズオン③:ハイパーパラメータ探索
・Bayes Search によるハイパーパラメータ探索
・探索後のパラメータを使用した学習

●ハンズオン④:オートエンコーダを用いた事前学習とクラスタリング
・オートエンコーダによる画像データの特徴抽出
・重みパラメータの保存と読み込み
・オートエンコーダによる事前学習
・オートエンコーダによるクラスタリング

●ハンズオン⑤:年収分類
・Adultデータセットの加工と分割
・Adultデータセットの学習と評価
・ハイパーパラメータの探索

備考

※CTCTオリジナルコース

※コースカリキュラム・使用機材は予告なく変更となる可能性があります。

お申込み後のキャンセルにつきましてはこちらをご覧ください

【事前に必ずご確認の上お申込みください】
*事前のお席の確保などのご対応致しかねます。
*お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
*お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

スケジュール

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前提知識

・Python入門1受講済み、もしくは基本文法など同等の知識をお持ちの方
・Python入門2受講済み、もしくはクラス定義や複雑なリスト処理の知識をお持ちの方
・推奨事項としてはNumpyやPandasなどのデータ処理ライブラリの使用経験があることが望ましい

動作環境

・OS: Linux
・プログラミング言語: Python
・開発環境: Jupyter Notebook

日数

2日

主催団体

本コースは、CTCテクノロジー株式会社が主催しております。

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お問い合わせのお客様0120-800-225

ホームページ:https://www.insource.co.jp

E-mail:[email protected]

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