Pythonの基礎および機械学習・深層学習の入門・事例と実践

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プログラム

昨今、データサイエンス・データ分析の分野において、Pythonが注目されるようになっています。  Pythonは、統計学・機械学習の豊富なライブラリーを有しており、アドホックなデータ分析や人工知能アルゴリズム開発の分野でデファクトスタンダードとなっている言語です。また、Pythonには、平易な言語仕様と利用しやすい実行環境があり、プログラミング経験のない方でも始めやすい、という特徴があります。  本講座は、Pythonを利用して機械学習を学習したい方を対象に、演習を中心としたワークショップ形式で実施します。

  1. データサイエンス概論
    1. データとビジネス
    2. ビジネスにおけるデータ分析の流れ
    3. データ分析活用事例
  2. Python入門
    1. jupyter notebook基本操作
    2. データハンドリング
    3. データの可視化
  3. 機械学習入門
    1. 機械学習概論
    2. 教師なし学習
      1. クラスタリング
    3. 教師あり学習
      1. 線形回帰モデル
      2. SVM
      3. Random Forest
  4. 深層学習入門
    1. 深層学習とは
    2. 深層学習のメリット
    3. 深層学習演習

会場

大田区産業プラザ PiO
144-0035 東京都 大田区 南蒲田1-20-20
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