【終了】[予定プログラム]2023年度 AI/機械学習講習会(PC実習あり)入門編

2023年6月22日 | Last modified: 2024年3月25日

2023年度 AI/機械学習講習会(PC実習あり)入門編  [予定プログラム]

[講習時間]13:30 ~ 17:00

[予定プログラム]

■入門編    機械学習に関する概念や座学が中心です。一部演習(デモンストレーション)やハンズオン(実習体験)があります。

※なお「基礎編」プログラム詳細は こちら。

    1. はじめに

1.1 機械学習とは

1.2 AIと機械学習の歴史

1.3 機械学習の開発スタイル

1.4 Pythonと機械学習

    1. Pythonによる機械学習の環境構築

2.1 miniconda概説

2.2 minicondaのインストール

2.3 Jupyter Notebook

[ハンズオン体験]

 

    1. 機械学習の様々な側面

3.1 機械学習をとりまく環境

3.2 機械学習の関連分野

   - 人工知能

   - 計算機科学

   - ビッグデータ処理

3.3 学習法による分類

   - 教師あり学習

   - 教師なし学習

   - 半教師あり学習

   - 強化学習

3.4 手法や課題設定による分類

   - 回帰問題

   - 分類問題

   - クラスタリング

3.5 ディープラーニング (深層学習)

   - ディープラーニング概説

   - 従来の機械学習との違い

   - 機械学習に必要なデータ数

3.6 利用する上での注意事項

   - 利用する上での注意事項

   - 機械学習の考え方

   - データとモデルのバランス

3.7 機械学習を導入する上での注意点

   - 導入する上での注意点

   - 組織に導入する上での注意点

        1. 利用ソフトウェアの解説

4.1 numpy

   - 演習

4.2 pandas

   - 演習

4.3 matplotlib

   - 演習

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トピック 機械学習の応用例

   - 顔認証

   - 自動運転

   - 飲食店画像会計システム

   - 生成AI

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