機械学習の業務活用の問題設計に向けたアプローチ

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これからの時代は、高校生が情報I、IIにおいてデータサイエンスを学び、当たり前のように理解した世代が社会進出してきます。  本講座では、近年話題のAI特に機械学習を対象に、基礎から業務活用につなげるための知識をご説明致します。機械学習? というレベルの方から、改めて学びなおしたい方まで幅広く受講を募集致します。

  1. 機械学習と深層学習の基礎
    1. 教師あり学習
    2. 構造化データと非構造化データ
    3. データセットと課題の定義
    4. 応用事例紹介
  2. 機械学習の実践と評価
    1. 構造化データの自動分類 (プログラム解説)
    2. 深層学習
    3. 画像データの自動分類 (プログラム解説)
    4. モデルの評価
    5. 業務活用のための問題設計
  3. ハイパーパラメータチューニング
    1. ハイパーパラメータとは
    2. チューニング手法
    3. ライブラリを用いた実践 (プログラム解説)
  4. 深層学習の実践
    1. 転移学習
    2. 多入力・多出力モデルの実践 (プログラム解説)

受講料

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