機械学習を用いた、分類処理と時系列処理入門 20220210

通常価格:¥44,000 税込
¥22,000 税込
セミナー番号: 20220210
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機械学習を用いた、分類処理と時系列処理入門

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講師からの言葉

  本講座では、機械学習の基礎について学び、今日の機械学習が扱うことのできる、画像分類、回帰分析、時系列処理の3つの手法をプログラムとともに紹介しその特徴を極力、数式を使用せずに解説します。それぞれのトピックスでは、仕組みを簡易に説明するともに、機械学習を行うのに必要なPythonプログラミング、機械学習と一緒に使われるライブラリの説明を行います。これらは、配布する50個のプログラムを動かしながら進めていきます。このため、本講座を受講することで、機械学習に関する実践的な知識とプログラミングが習得でき、自分のデータを適用した機械学習ができるようになり、業務に活かせるようになります。

セミナーの詳細

セミナー番号20220210
日時2022年2月10日(木)10:30~16:30
講師松田晃一 大妻女子大学元教授、博士(工学、東京大学)
定員18名
最低履行人数1名
受講料(税込) お一人様受講料:44,000円 22,000円 (2021年12月から2022年.月まで)
同一企業3名までの受講料:66,000円 33,000円 (2021年12月から2022年3月まで)
受講者の方へ
書籍プレゼント
『Pythonライブラリ使い方』
場所Zoom(オンライン)
主催株式会社 カットシステム
プログラム
  1. 人工知能、機械学習、深層学習とは何か?
    • 機械が学習するとは?教師有り学習、教師無し学習
    • ニューラルネットワーク(NN)とは何か?
    • 人工ニューロン、単純パーセプトロン、多層パーセプトロン(MLP)
    • 原理と手計算、原始的なパーセプトロン
    • 活性化関数、損失関数、最適化法
  2. 本日の講義で必要なPythonの基礎知識
  3. 変数、条件分岐、繰り返し、リスト、辞書、タプル、関数、クラス
  4. 機械学習と一緒に使われるライブラリと基礎知識
  5. 数値計算処理(NumPy)、画像処理(OpenCV)、グラフ表示(matplotlib)
  6. 深層学習プログラミングの基礎(Tensorfow 2.7(Keras)によるMLP)
    • 機械学習用フレームワークの位置づけ
    • ネットワーク構築方法(Sequential Model)
    • MLPによる分類問題
    • 画像のクラス分類問題に必要な画像処理
    • データの前処理、ラベルのone-hot encoding、学習方法
    • 学習結果の利用方法、学習過程の可視化、過学習とドロップアウトなど
  7. 深層学習: 分類処理(CNN)プログラミング
    • 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に必要な画像処理
    • データの前処理+畳み込み処理+ニューラルネットワーク
    • 自前データによる機械学習、学習済みモデルの利用、転移学習、ファインチューニングなど
  8. 深層学習: 時系列データ処理プログラミング
    • 再帰型ニューラルネットワーク(RNN、LSTM)とは何か?
    • 時系列データデータの前処理方法
    • RNN、LSTMによる時系列データ処理
    • 学習結果の利用方法、ドロップアウトなど
  9. Googleのクラウド上の機械学習環境(Google Colabaratory)
  10. まとめと今後勉強すべきこと
受講の条件
  • 受講対象者
    • 何らかのプログラミング言語を用いたことのある方
    • Pythonが提供しているライブラリを幅広く知りたい方
    • 今後、機械学習などを用いた仕事に関わりたい方
  • 予備知識
    • Windowsの基本操作(ファイルの作成、コピー、移動、削除など)ができる方Pythonでのプログラミングが習得でき、業務に応用できる機械学習の基礎とプログラミングの概要、応用方法が分かる
修得知識
  • Pythonでのプログラミング、機械学習関する幅広い知識が得られ、今後の業務に必要なものが分かる
  • 画像分類、時系列データ処理などの機械学習の基礎とプログラミングの概要、応用方法が分かる
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