Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践

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Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第1回 基礎編-
次回の生放送
4月28日(土)
16:00 - 17:00
生放送の参加は無料です

「会社からは新規事業の立ち上げのため機械学習など新しい技術を学ぶように言われているが、日々忙しく新しい技術を学ぶ時間が無い」
「AIや機械学習の基礎的なことはわかるけど、実際業務で使用するレベルになるには、他にどんな知識が必要なの?」

そんな中堅システムエンジニアの方向けに、Pythonを使って機械学習やディープラーニングを実践していく全3回のコースです。

機械学習の実装に必要な知識として、プログラミングの知識の他に、高校~大学理系程度の数学の知識、さらに機械学習のアルゴリズムの知識が挙げられます。 このコースでは、第1回で、機械学習で取り扱う数学である「偏微分」や「線形代数」、機械学習の基礎的なアルゴリズムである「勾配降下法」「最小二乗法」の基礎を学び、第2回以降で具体的な実装方法について学習していきます。

 

▪︎事前準備・使用バージョンについて

・この授業では、Pythonのインストールは完了している前提で授業を行います。
   インストールがお済みでない方は、事前にインストールをお願いします。
   https://www.python.org/downloads/

・この授業では、Pythonのコーディングができるテキストエディタを使用しますので、各自でご準備ください。
 授業内では「Jupyter Notebook」と呼ばれるテキストエディタを使用します。

・本授業の言語・ツールは、下記のバージョンを使用します。
 Python 3系
 Tensorflow 1.1  以上

 

▪︎前提知識・関連授業について

・AIや機械学習の前提知識は、こちらの授業の第1回で学習することができます。
 エンジニアのための今更聞けないAI×機械学習×IoT入門

・この授業はPythonの基礎知識をお持ちの方を対象としております。
 事前知識をお持ちでない方は以下のPythonの授業を事前にご受講ください。
 Python超入門
 Pythonで学ぶ、初めてのプログラミング
 Pythonフレームワークで作る初めてのWebアプリ
 Python実践

次回の生放送

4月28日(土) 16:00 - 17:00

Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第1回 基礎編-

第1回では、Pythonで機械学習を実装するイメージ、機械学習で取り扱う数学、機械学習の基礎的なアルゴリズムについて学習していきます。

▪︎授業アジェンダ
・機械学習とは
・機械学習でとり扱う数学(偏微分/線形代数)
・機械学習の基礎的なアルゴリズム(勾配降下法/最小二乗法)

授業一覧
Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第1回 基礎編-
生放送4月28日(土) 16:00 - 17:00

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授業内容は変更になる場合があります

第1回では、Pythonで機械学習を実装するイメージ、機械学習で取り扱う数学、機械学習の基礎的なアルゴリズムについて学習していきます。

▪︎授業アジェンダ
・機械学習とは
・機械学習でとり扱う数学(偏微分/線形代数)
・機械学習の基礎的なアルゴリズム(勾配降下法/最小二乗法)

Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第2回 パーセプトロン/ロジスティック回帰の実装-
生放送5月5日(土) 16:00 - 17:00

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授業内容は変更になる場合があります

第2回では、ニューラルネットワークの1番基本的なアルゴリズムである“パーセプトロン”の実装や、キャンペーンの反応率や、土砂災害発生危険基準線の確率などマーケティングや気象、医療分野でも活用されている質的確率を予測するのに適した“ロジスティック回帰”の実装方法、ディープラーニングを理解する上での基本である多層ニューラルネットワークについて学習していきます。

▪︎授業アジェンダ
・TensorFlowの基礎
・パーセプトロンの実装
・ロジスティック回帰の実装
・多層ニューラルネットワーク基礎

※"TensorFlow"については、こちらの授業でも学習することができます。
   TensorFlowを活用した機械学習実践

Pythonで学ぶ機械学習/ディープラーニング実践 -第3回 画像分類/CNNによる実装-
生放送5月12日(土) 16:00 - 17:00

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授業内容は変更になる場合があります

第3回では、3層ニューラルネットワークによる画像分類の実装や AIが画像分析を行うための学習手法の1つである“畳込みニューラルネットワーク(CNN)”による実装について学習していきます。

▪︎授業アジェンダ
・3層ニューラルネットワークによる画像分類の実装
・ 畳込みニューラルネットワーク(CNN)による実装

こんな人にオススメ
システムエンジニア(中級)

Pythonを使って機械学習やディープラーニングを実装する基礎を学びたい方。

タグ
授業で使用するファイル

※授業以外での利用は禁止します。

担当の先生
受講生代表
  • 橋本 幸乃

    橋本 幸乃

    スクー放送部

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