本セミナーでは、Pythonによるパターン認識・機械学習の導入から基礎について解説します。
　近年、SVM、AdaBoost、Random Forestなどのこれまで広く利用されてきた機械学習ツールだけでなく、Deep Learningも様々なところで利用されています。
　Python及びその様々なライブラリを利用することで、機械学習に基づく様々なクラス分類器が簡単に利用できることを知り、それらを使いこなせるようになることを目的としています。

1. はじめに
   1. パターン認識・機械学習とは
   2. パターン認識の例
   3. パターン認識における機械学習の枠組み
2. Pythonの概要
   1. Pythonとは
   2. Pythonの利用環境
   3. Pythonの文法
   4. 基礎となるPythonライブラリ
3. Pythonでの機械学習
   1. scikit-learnを用いた機械学習の枠組み
   2. 特徴量の読み込み
   3. 各種クラス分類手法の切り替え
   4. 各種クラス分類手法の比較
4. Deep Learningの利用
   1. クラス分類器としてのDeep Learning
   2. 特徴抽出を含めたDeep Learning
5. まとめ・質疑応答