i-Learning 株式会社アイ・ラーニング
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【コース終了】Pythonによる機械学習/ディープラーニング入門

  • コースコードPY040

  • 受講形態オンラインもしくは対面
  • 日数2日間

  • 受講時間9時30分 ~ 17時00分(昼休憩:60分)

  • 受講料165,000円 (税別価格150,000円)

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。

  • 機械演習
  • 他社提携

コース終了いたしました。


詳細情報

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

前提知識

・Python入門(PY011)受講済み、もしくはPythonの基本文法に加えて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、Python実践 ~機械学習で使えるライブラリを学ぶ~(PY020)受講済み、または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

学習目標

・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

研修の内容

●機械学習/ディープラーニング概論
・人工知能とは
・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


開催情報

開催概要

日数 2日間
受講時間 9時30分 ~ 17時00分(昼休憩:60分)
受講料 165,000円
(税別価格150,000円)

重要事項

キャンセル規定

受講開始11営業日前から受講料(購入価格)の50%のキャンセル料がかかります。 また、受講開始2営業日前から受講料(購入価格)の100%のキャンセル料がかかります。

テキスト

[テキスト]
本コースは電子版のテキストをお渡しします。

※電子テキストについて
Liveオンライン研修 電子テキスト

オンラインクラス

[Liveオンライン研修]
※受講までの流れ
Liveオンライン研修 受講までの流れ

※【会場】Liveオンラインまたは【会場】Liveオンライン(H)の方
Liveオンライン研修で受講される場合、ご受講の際、下記のソフトウェアが必要です。
・Zoom
・Cisco AnyConnect
各ソフトウェアの利用マニュアルは、下記をご確認ください。
Liveオンライン研修 使用ソフトウェア 各種マニュアル

また、テキストとCTCTオリジナルコンテンツは電子版をお渡しいたします。
※Liveオンライン研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/liveonline/index.html

演習環境

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

その他

[開催パターン]
本コースは「集合研修」、「Liveオンライン研修」、「集合研修」と「Liveオンライン研修」を同時に開催する「ハイブリッド研修」のいずれかで開催します。

※ハイブリッド研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/hybrid/index.html

備考

【重要】キャンセル規定
当コースはCTCテクノロジー直営クラスへのご案内となります。
クラス開始日の11営業日前から受講料金の50%のキャンセル料が発生します。
また、クラス開始日の2営業日前から受講料金の100%のキャンセル料が発生します。

※他社提携コースは、お申し込み後に空席確認を行います。主催会社でお席の確保ができた後に受付確定となります。

※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。

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コース終了いたしました。

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