【この講習会は終了しました】2019年度　Pythonによる機械学習入門講習会　初級：導入編

株式会社システム計画研究所著「Pythonによる機械学習入門」に基づき、導入部分の内容の解説・実習を行います。
初級：導入編では、学習法・分類法についての基礎的知識の習得に加え、機械学習のスタートアップのための環境構築についても実習を通じて習得いただきます。

【開催概要】

※[2回目]11月21日（木）は、実習室工事のため開催を中止いたします。

【参考書籍】　　「Pythonによる機械学習入門」株式会社システム計画研究所
購入は必須ではありませんが、予習/復習時のテキストとして活用できます。
講習会当日販売もいたします。
http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000004794
http://www.amazon.co.jp/dp/4274219631

【プログラム】講習2時間、質問・休憩各15分、実習1時間　(予定）

1. はじめに
2. 機械学習の様々な局面
3.  Pythonによる機械学習の環境構築
4. 利用ソフトウェアの解説
5. クイックツアー（演習）

【各プログラム概要】

1. はじめに
   1. 機械学習とは
   2. AIと機械学習の歴史
   3. 機械学習の開発スタイル
   4. Pythonと機械学習
2. 機械学習の様々な局面
   1. 機械学習をとりまく環境
   2. 関連分野
      1. 人工知能
      2. 生物学的アプローチ
      3. 計算機科学
      4. 数学
      5. ビッグデータ処理
   3. 学習法による分類
      1. 教師あり学習
      2. 教師なし学習
      3. 半教師あり学習
      4. 強化学習
   4. 手法や課題設定による分類
      1. 分類問題
      2. 回帰問題
      3. クラスタリング
   5. 機械学習の応用例
      1. 迷惑メールフィルタ
      2. クレジットカード不正検知
      3. 顔検出
      4. 文字認識
      5. 会話処理
      6. 商品レコメンデーション
   6. 組織で機械学習を導入する上での注意点
3. Pythonによる機械学習の環境構築
   1. Anaconda
   2. Anacondaインストール
   3. Jupyter Notebook
4. 利用ソフトウェアの解説
   1. Python3について
   2. numpy
      1. numpy配列について
      2. numpy配列の作成
      3. numpy配列の要素へのアクセス
      4. 同一形状のnumpy配列間の四則演算
      5. numpy配列の転置
      6. numpy配列の形状変更
      7. numpy配列の連結
   3. matplotlib
      1. matplotlibで折れ線グラフ
      2. matplotlibで散布図
      3. matplotlibでヒストグラム
      4. matplotlibでヒートマップ
      5. matplotlibで等高線
   4. この章のおわりに
5. クイックツアー（演習）
   1. 課題とデータ
   2. データの準備
   3. 分類問題
   4. 回帰問題
   5. クラスタリング

【受講申込み】