【公開講座】Pythonによる機械学習／ディープラーニング入門～ Pythonを使用したAIフレームワークの活用を体験～

Pythonによる機械学習／ディープラーニング入門～ Pythonを使用したAIフレームワークの活用を体験～

コース概要

機械学習やディープラーニングはAIの分野で注目されている技術です。それらを活用することで、本来人の経験や知識が必要なことをコンピュータに行わせることができます。

このコースでは、Pythonで開発できるAIのフレームワークを使用し、ハンズオンを通じて機械学習やディープラーニングがどのように活用できるのかを体験していただきます。

AIのフレームワークとしてReNomを使用します。ReNomはディープラーニングで扱うネットワークモデルを簡潔かつ柔軟に構築することができ、画像処理やデータ分析などをコンピュータの性能に応じて最適化された計算を行うことができます。

ReNomは、株式会社グリッドにより公開されているAIフレームワークです。 http://www.gridpredict.jp/report/890/

機械学習やディープラーニングがどのように活用されているのか、活用事例についてもご紹介させていただきます。

到達目標

・機械学習やディープラーニングについての理解を深めることができる
・AIフレームワークを使用してニューラルネットワークの学習と評価ができる

対象者

・PythonによるAIプログラミングを始める方
・AIの活用をご検討の方

主催団体

本コースは、CTCテクノロジー株式会社が主催しております。

研修プログラム例

●機械学習/ディープラーニング概論
・人口知能とは
・機械学習とは
・機械学習の適用
・ニューラルネットワークとは
・ディープラーニングとは
・ディープラーニングの種類
・ディープラーニングの活用例
・ReNomとは
・ReNomの適用範囲
・ReNomのアーキテクチャ
・他のフレームワークとの比較
●ニューラルネットワーク構築の流れ
・ニューラルネットワーク構築の流れ
・ニューラルネットワークの適用
・ニューラルネットワークモデルの定義(1)
・ニューラルネットワークモデルの定義(2)
・ニューラルネットワークモデルの定義(3)
・ニューラルネットワークモデルの定義(4)
・ニューラルネットワークを用いた正弦波の学習
●回帰モデルの作成と評価
・分類、回帰における重要なキーワード
・回帰分析とは
・定量データの標準化
・回帰モデルの評価
・学習進捗の確認
・過学習対策
・交差検証
・シェアバイクの利用者数を回帰分析で予測
●分類モデルの作成と評価
・分類とは
・分類モデル
・定性データの数値化
・分類モデルの評価指標
・年収分類を分類モデルで予測
●ディープラーニング関連技術
・ドロップアウト
・ハイパーパラメータ探索
・オートエンコーダ
・ReNom TDA
●ハンズオン①：MNISTを使った全結合ニューラルネットワーク
・MNISTの確認
・全結合ニューラルネットワークの実行
・Functionalモデルを使用したモデルの定義
・予測と評価
●ハンズオン②：Dropoutによる過学習の抑制
・Dropoutを使用しない学習
・Dropoutを使用した学習
・推論モードへの切り替えと予測の評価
●ハンズオン③：ハイパーパラメータ探索
・Bayes Search によるハイパーパラメータ探索
・探索後のパラメータを使用した学習
●ハンズオン④：オートエンコーダを用いた事前学習とクラスタリング
・オートエンコーダによる画像データの特徴抽出
・重みパラメータの保存と読み込み
・オートエンコーダによる事前学習
・オートエンコーダによるクラスタリング

前提知識

・Python入門１受講済み、もしくは基本文法など同等の知識をお持ちの方
・Python入門２受講済み、もしくはクラス定義や複雑なリスト処理の知識をお持ちの方
・推奨事項としてはNumpyやPandasなどのデータ処理ライブラリの使用経験があることが望ましい

動作環境

・OS: Linux
・プログラミング言語: Python
・開発環境： Jupyter Notebook

日数

2日

お問合せはこちら

ホームページ：https://www.insource.co.jp

E-mail：info_tokyo@insource.co.jp

留意事項・備考

【事前に必ず以下をご確認の上お申込みください】
＊主催団体によりキャンセルポリシーが異なります。
＊お申し込み後のキャンセルにつきましてはこちらをご確認ください。
＊キャンセル期限までは無料にてキャンセルを承ります。
＊キャンセル期限を過ぎた後は、受講料全額をキャンセル料として頂戴いたします。
＊事前のお席の確保は原則承っておりません。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。

※CTCTオリジナルコース

※コースカリキュラム・使用機材は予告なく変更となる可能性があります。