Course
Python & 機械学習入門コース
対象者
・これからAI、機械学習を学び始める方 ・ブラックボックス化した機械学習の理論の理解を深めたい方 ・Python の基礎を体系的に学びたい方
Value
研修の特徴
・AI・機械学習の理論はもちろん、Python の環境構築から基礎構文まで丁寧に説明されたコースです。 ・初学者の方でも挫折しないよう手書き数学でわかりやすく説明されており、ストーリーで体系的に学ぶことができます。
Goal
研修の到達点
・AI、機械学習の概念や専門用語について理解できている状態 ・数学の基礎知識を習得し、機械学習の理論を説明できる状態 ・Python の基礎を学び、データの読み込みから機械学習の実装まで一連の流れを習得できている状態
Time Schedule
スケジュール
9 時間 | ▪導入 ・概念の紹介 ・機械学習に必要な数学 ・機械学習の3大トピック ・内挿 / 外挿 ▪微分 ・微分は何に使えるか ・微分 (導関数) ・微分の公式 ・偏微分 ▪線形代数 ・スカラー / ベクトル / 行列 ・行列の演算 ・サイズ ・転置 ・単位行列 / 逆行列 ・ベクトルで微分 ▪単回帰分析 ・家賃予測 ・モデルを決める ・評価関数を決める ・評価関数を最小化する ▪重回帰分析1 ・モデルを決める ・評価関数を決める ・評価関数を最小化する ・最適なパラメータを求める ▪Python 速習 ・環境構築 ・変数 ・基礎構⽂ / 制御構文 ・関数 ・クラスの基礎 ▪単回帰分析の実装 ・ Numpy 速習 ・ Pandas / Matplotlib 速習 ・ Numpy 実装 ▪重回帰分析の実装 ・ 行列演算の基礎 ・ scikit-learn で実装 ▪統計 ・主な統計量 ・練習問題 ・正規分布と 3σ 法 ・スケーリング ▪演習問題 ・データの読み込み ・分布の確認 ・入力変数と出力変数の切り分け ・モデル構築と検証 ・訓練データと検証データ ・モデルの保存 ・パラメータの確認 ▪重回帰分析2 ・データの読み込み ・外れ値除去 ・モデル構築 ・パラメータの確認 |
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