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

機械学習を用いた、分類処理と時系列処理入門

Name: 機械学習を用いた、分類処理と時系列処理入門 20220210
SKU: 20220210
Price: 22000 JPY
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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	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､最適化法本日の講義で必要なPythonの基礎知識変数、条件分岐、繰り返し、リスト、辞書、タプル、関数、クラス機械学習と一緒に使われるライブラリと基礎知識数値計算処理(NumPy)､画像処理(OpenCV)､グラフ表示(matplotlib) 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 Googleのクラウド上の機械学習環境(Google Colabaratory) 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