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比較的に読みやすく、覚えやすいとされるPythonの基礎を理解した上で、
        機械学習の実装(ディープラーニング)への活用までを実習を通じて学んでいく!

Pythonではじめる機械学習入門講座 ~PC実習付き~

※会場が変更になりました。江東区産業会館 第5会議室 ⇒ 連合会館 5F 502会議室

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要

略称
Python機械学習
セミナーNo.
171010  
開催日時
2017年11月29日(水)10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
連合会館(旧:総評会館) 5F 502会議室
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学校関係者: 10,800円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ★1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無料)です。
学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。

■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
持参物
Python 3.xをインストールしたノートPC
備考
昼食・資料付き

講座の内容

受講対象・レベル
 純粋に最近流行りのPythonを学びたい人から、業務でデータ処理・解析をしたい人まで、幅広い方を対象とします。
 特に、日々大量のデータを扱っていて、そのデータの山から知識を引き出したいと思っている方が最適な受講対象者となります。
 Pythonでコーディングした経験がない人も歓迎しますが、演習を通して学んでいきますので、他の言語によるプログラミングの経験や知識のある方が望ましいです。
 
習得できる知識
1)Pythonの基本的なコーディング方法
2)Pythonの各種ライブラリの活用方法
3)代表的な機械学習(教師あり学習、教師なし学習)の基礎理論
4)Pythonによる機械学習アルゴリズムの実装方法
5)機械学習によるデータ処理・分析・可視化方法
 
プログラム
1.はじめに
2.演習環境の構築
 2-1 Pythonのインストール
 2-2 各種ライブラリ(NumPy、SciPy、matplotlib、IPython、pandas、mglearn、scikit-learn)のインストール
3.Python入門講座
 3-1 Pythonの特徴
 3-2 Pythonのコーディング方法
 3-3 各種ライブラリの使い方
 3-4 サンプルコードを用いた実践演習
4.教師あり学習
 4-1 教師あり学習の概要
 4-2 クラス分類と回帰
 4-3 汎化と過剰適合
 4-4 各種学習アルゴリズムと実践演習
  4-4-1 k-最近傍法
  4-4-2 線形モデル
  4-4-3 ナイーブベイズ分類器
  4-4-4 決定木
  4-4-5 サポートベクトルマシン
  4-4-6 ニューラルネットワーク
5.教師なし学習
 5-1 教師なし学習の概要
 5-2 前処理とスケール変換
 5-3 次元削減と特徴量抽出
 5-4 各種学習アルゴリズムと実践演習
  5-4-1 k-means法
  5-4-2 凝集型クラスタリング
  5-4-3 DBSCAN
6.まとめ

【注意事項】
本セミナーでは、演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを持参して下さい。
 1) プラットフォームは、Windows、Linux、MacOSを問いません。
 2) 可能であれば、事前にPython 3.x(バージョン3系)をインストールしておいて下さい。インストーラとしては、Anacondaを推奨します。
 3) 可能であれば、事前に各種ライブラリ(NumPy、SciPy、matplotlib、IPython、pandas、mglearn、scikit-learn)をインストールしておいて下さい。なお、Anacondaを利用した場合は、個別インストールが必要なライブラリはmglearnのみとなります。
 4) 演習で使用するサンプルコード,インストーラ(Anaconda),ライブラリ(mglearn)は,USBメモリで準備しますが,万が一に備えて,ノートパソコンは無線LAN機能を搭載したものを推奨します。
 5) 当日,講師はPythonの開発環境(IDE)として,Spyderを用いて説明を行いますので,可能であれば,事前にSpyderをインストールしておいていただけるとスムーズに演習が行えます.なお,Anacondaを利用した場合は,Spyderは自動的にインストールされます
 6) 教師あり学習、教師なし学習とも、「各種学習アルゴリズムと実践演習」では、当日の進行状況に応じて、すべての手法が取り上げられない可能性があります。
 
キーワード
機械,学習,ディープラーニング,deep,learning,Python,研修,講座

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