今般のAI(人工知能)人気を支える機械学習について、様々な手法の理論を基礎から学習します。機械学習分野で圧倒的な人気を誇るプログラミング言語「Python」での扱い方を学ぶことで、知識だけでなく実践力が身につきます。
2日(6h×2)
応相談
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※KENスクールのオンライン研修
1. AI概論
1) AIとは?
2) AI活用事例 等
2. 機械学習入門
1) 機械学習各種手法の理論とPython実装(*)
・教師あり学習(回帰、分類)
・教師なし学習(クラスタリング、次元削減)
2) 学習データとテストデータ
3) 実務の流れと注意点
4) AI活用のポイントと注意点
3. 機械学習実践
1) 機械学習演習①(手書き文字認識 等)
2) 機械学習演習②(データ収集から分析、評価まで)
(*) 扱う手法は以下の通りです。
線形回帰、非線形回帰、パーセプトロン、ロジスティック回帰、線形SVM、非線形SVM、決定木、ランダムフォレスト、k近傍法、ニューラルネットワーク、k-means、主成分分析
Pythonの前提知識として、基本文法(Python入門レベル)
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~15名(目安)
講座No.NO4