技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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機械学習の入門講座 (セミナー) は、巷にたくさんありますが、理論と実践が揃って、はじめて現場で使える技術とになります。
本セミナーでは、機械学習の理論的側面のみではなく、コンピュータを用いた実践演習を通して、理解を深めていきます。実践演習では、機械学習では業界標準となっているコンピュータ言語Pythonと機械学習ライブラリscikit-learnを用います。
本セミナーは、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ています。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抽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でプログラミングした経験がない人も歓迎しますが、実践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や、コンピュータ (アプリケーションソフトウェア) によるデータ処理の経験がある方が望ましいです。
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パソコン (デスクトップ型、ノート型いずれも可) をセミナー当日までに準備してください。プラットフォームは、Windows、Linux、macOSを問いません。
演習環境を統一したいので、事前にMinicondaを用いて、Python 3.x (バージョン3系) をインストールしておいてください。Minicondaを利用すると、演習で必要な標準・外部ライブラリがほとんど自動インストールされます。ただし、統合開発環境Spyder、機械学習ライブラリscikit-learn、および可視化ライブラリseabornは、追加インストールする必要があります。これらのインストール方法は、Windowsの場合、Anaconda Prompt、macOSやLinuxの場合、ターミナルを開き、コマンドラインより下記のコマンドを入力して個別にインストールしてください。
演習で使用するサンプルコードは、セミナー開催前に配布いたします。
本セミナーでは、Pythonの統合開発環境 (IDE) として、Spyderを用いて説明を行いますが、使い慣れている開発環境 (例えばJupyter Notebook、Jupyter Labなど) がある方はそちらを使っていただいて構いません。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 発行年月 | |
|---|---|
| 2013/4/15 | 暗号化技術 技術開発実態分析調査報告書 |
| 2006/11/30 | ソフトウェア設計・レビュー・テスト現場ノウハウ集 |
| 2003/12/16 | ソフトウェアの要求獲得法と仕様書の書き方 |
| 2003/5/22 | ソフトウェア品質保証の考え方と技術の実際 |
| 2002/10/25 | Windowsプログラミングのソフトウェア解析とデバッグ手法 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |