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
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
視聴期間は2022年12月5日〜16日を予定しております。
お申し込みは2022年12月5日まで承ります。
Pythonの基本的なプログラミングはある程度理解できたのに、機械学習の内容になった途端、全く理解できなくなったという経験はないでしょうか。その原因として、ベクトルや行列、微積分といった線形代数の理解不足とPythonでの数学的表現方法を知らないことがあげられます。
本講座は、このような悩みを解決すべく、機械学習に必要な線形代数などの数学知識をPythonを通して学んだうえで、実際に機械学習を行うところまで解説します。
この講座を受ければ、機械学習の基礎を理解できることはもちろん、他の機械学習セミナーを受けた時も、より理解が進むことでしょう。数学が苦手な方でも分かるように解説しますので、これから機械学習に取り組む方や、今までいまいち理解できていなかった方におすすめの講座です。
機械学習は、RやPythonなどのソフトを使って実行することは可能ですが、その中身を理解するためには数学的知識が必要不可欠です。線形代数を扱う講座は多いですが本講座ではPythonを使って解説するところがオリジナルな点です。Pythonのプログラミングを通じて、初級編では機械学習を理解する上での基礎知識、行列の計算などを中心に、数学が苦手な方にもわかりやすく解説します。
中級編は、大学で習う数学の知識レベルと位置付けるとよいでしょう。特に偏微分は高校では習わないですが、機械学習では大変重要になります。また、機械学習では回帰と分類の概念が重要で、これらについて数学的基礎を固めることが大切です。ここでもPythonを使ってわかりやすく解説します。
テーマ1と2で学習した内容を踏まえ、実際の機械学習への応用を試みます。機械学習に分類されるアルゴリズムは非常に多岐にわたっていますが、その中でも教師あり学習の代表的なものとして、線形判別、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークについて解説します。また、機械学習では入力情報だけを扱う教師なし学習も重要で、ここでは主成分分析とK-meansクラスタリングを解説します。
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。
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| 発行年月 | |
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| 2021/6/30 | 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明 |
| 2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
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| 2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
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