目次
Pythonを用いて機械学習とDeeplearningに関して基礎知識を習得する
近年、人工知能や機械学習やDeeplearningの普及に伴い、非常に注目されているPython。本研修では実際にPythonを用いてプログラミングを行い、機械学習とDeeplearningに関して基礎知識や実例について学びます。
研修目的
・機械学習とディープラーニングに関して、基礎知識や実際の例を学ぶ
・Pythonを用いてプログラミングを行い、その動きや性質を理解する
研修の特徴
・上場企業や官公庁を指導する登壇実績豊富なプロフェッショナル講師陣が担当
・ハンズオン形式による演習（アウトプット）中心の実践型研修
・基本から実務への応用まで受講者に成長を実感させる仕組み作り
・貴社の人材育成課題や受講者対象者に合わせたケーススタディ
・受講者のレベルに合わせたカスタマイズ研修
・ビジネススキルなどの別テーマと組み合わせた研修も実施可
研修形態
- 日本全国エリアに講師派遣及び貴社のご要望エリアでの実施可
- すべての研修プログラムをオンライン化してご提供可（カリキュラムの一部に変更の場合あり）
- ノートパソコンや必要機材のレンタル及び全国提携の研修会場の手配可
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受講対象者
・何らかのプログラミングの経験がある方
※言語は問いません。Pythonの知識についても必要ございません。
・高校レベルの数学知識
※確率、統計の計算等
研修形式
・座学
・実機演習
カリキュラム
【Python機械学習入門】
1．機械学習とは
機械学習が使われる場面（AI，データマイニングなど）
機械学習とディープラーニング
機械学習の種類（教師あり学習，教師なし学習，強化学習）
2．機械学習のためのPython
Python文法の基本（算術計算，データ型，リストなど）
科学技術ライブラリ（NumPy, matplotlibなど）
Pythonでの機械学習
3．機械学習で使う数学
統計学，情報数学，ベイズ統計，
最小二乗法，最尤法など
4．機械学習アルゴリズム
分類問題（決定木，サポートベクタマシンなど）
回帰問題（最小二乗法，k-近傍法など）
クラスタリング（k-meansなど）
5．機械学習の実践
画像による分類問題
センサデータによる回帰問題
【Pythonディープラーニング入門】
1．ディープラーニングとは
機械学習とディープラーニングの関係
ニューラルネットワーク
ディープラーニング（深層学習）
2．パーセプトロン
単純な論理回路
パーセプトロンの実装
多層パーセプトロン
3．ニューラルネットワーク
活性化関数
3層ニューラルネットワークの実装
勾配法，誤差逆伝搬法
4．畳み込みニューラルネットワーク
畳み込み層，プーリング層
CNNの実装，可視化
代表的なCNN
5．ディープラーニング
ネットワークをより深く
ディープラーニングの高速化
ディープラーニングの実用例と未来
参考日数
2日間
※ご相談の上決定します。
研修に関する補足事項
- カリキュラム内容は、研修目的や事前課題をもとに受講者の実務課題に合わせてカスタマイズします。
- 研修時間や対象人数は、ご要望に沿えるように柔軟に対応可能です。
- 受講者15名様以上の場合は、アシスタント講師を1名配置することで円滑な進行が可能です。
- 貴社内の会場へPC等の機材レンタル・設置作業（有料）も対応します。
- 研修会場は、弊社の全国提携会場（有料）がご用意出来ますのでお気軽にご相談ください。
上場企業や官公庁まで業種業界を問わない豊富な研修導入実績
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