IoT時代に向けて機械学習のニーズが高まっています。しかし、機械学習は敷居が高く、何を・どのように学べば良いかわからない、と、不安に感じている方も多いようです。
　本講義では、機械学習の入門という位置づけで、機械学習とは何なのか、という所から、実際の導入・実践事例を紹介します。また、最近使われているRaspberry Piを使った事例も紹介することで、機械学習によって何を・どこまでできるかを理解して頂くことを狙いとしています。

1. イントロダクション
   1. 人工知能とは何なのか?
   2. 人工知能の歴史
   3. 機械学習の歴史
   4. 機械学習では何ができるのか?
   5. 「機械学習」と「人工知能」の違いは?
2. 機械学習とは何か
   1. 機械学習にはどのようなものがあるか?
   2. 「教師あり」学習と「教師なし」学習の違い
3. 「教師なし」学習の一例
   1. 「教師なし」学習の特徴
   2. クラスタリング
   3. 混合ガウスモデル
   4. 隠れマルコフモデル
4. 「教師あり」学習の一例
   1. 一般化線形モデル
   2. 決定木
   3. 判別分析
   4. サポートベクタマシン
   5. ニューラルネットワーク
   6. ディープラーニング
   7. その他
5. 機械学習の嬉しさと問題点
   1. 機械学習の「嬉しさ」
   2. 機械学習の「問題点」
6. 導入に向けて何をすれば良いのか?
   1. ハードウェア
   2. ソフトウェア
   3. より詳しく理解するための知識
7. 巷での導入例
8. まずは簡単に導入してみるために
   1. Raspberry Piと機械学習
   2. Raspberry Piレベルでどんなことができるか?
   3. デモンストレーション (予定)
9. まとめ