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