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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)

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)

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

研修No.B AIM696-0500-3402

すべての研修で、オンライン実施のご相談を承っております!※カリキュラムの一部に変更が必要なテーマもございますので、ご了承ください

対象者

  • 全階層

・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たい方

研修内容・特徴outline・feature

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program

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

全力Q&A{{list[0]['categoryBottom']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例~ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

受講者の声VOICE

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。

開発者コメントcomment

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(情報技術研修)
年間総受講者数
6,006
内容をよく理解・理解
84.7
講師がとても良い・良い
85.3

※2019年4月~2020年3月

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