Pythonではじめる機械学習応用講座

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プログラム

本講座は、機械学習の三大学習方式 (教師あり学習、教師なし学習、強化学習) の中から教師あり学習の一種の深層学習と強化学習について学んでいきます。さらに、教師あり学習と教師なし学習、及び強化学習と深層学習のそれぞれ2つの学習方式を組み合わせたハイブリッド学習も取り上げて、幅広く学べるように設計されています。  同時に、Pythonを用いた演習を通して、実践的に学び、現場で使える技術にできるように工夫されています。なお、本セミナーは初級編「Pythonではじめる機械学習入門講座」の続編であり、Python基礎、教師あり学習と教師なし学習の基礎理論と実践演習について修得していることを前提としています。

  1. はじめに
    1. 講師自己紹介
    2. セミナーの狙い
  2. 演習環境の確認
    1. Pythonの実行環境の確認
    2. 各種ライブラリの実行環境の確認
      • Gymnasium
      • Tensorflow
    3. 統合開発環境Jupyter NotebookまたはGoogle Colaboratoryの実行環境の確認
    4. 統合開発環境を用いたPythonのプログラムコーディングと実行方法
  3. 深層学習
    1. 深層学習の概要
    2. ニューロンモデル、階層型ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法
    3. 各種深層学習モデル
      • 畳み込みニューラルネットワーク
      • Alexネットワーク
      • LeNet-5など
    4. ライブラリTensorflowの使い方とコーディング方法
    5. サンプルコードを用いた深層学習モデルの実践演習
    6. 参専門書・考書・情報源の紹介
  4. 強化学習
    1. 強化学習の概要
    2. マルコフ決定過程、方策、探索と活用
    3. モデルフリー型強化学習
      • Q学習法
      • SARSA法
      • actor-critic法など
    4. モデルベース型強化学習
      • UCT法
      • モンテカルロ木探索など
    5. ライブラリGymnasiumの使い方とコーディング方法
    6. サンプルコードを用いた強化学習モデルの実践演習
    7. 専門書・参考書・情報源の紹介
  5. ハイブリッド学習
    1. ハイブリッド学習の概要
    2. 次元削減とクラス分類のハイブリッド学習
    3. 次元削減と回帰のハイブリッド学習
    4. 次元削減とクラスタリングのハイブリッド学習
    5. 半教師あり学習とクラスタリングのハイブリッド学習
    6. 深層学習と強化学習のハイブリッド学習 (深層強化学習)
    7. サンプルコードを用いたハイブリッド学習モデルの実践演習
    8. 専門書・参考書・情報源の紹介
  6. ハイパーパラメータ最適化
    1. ハイパーパラメータ最適化の概要
    2. グリッドサーチ
    3. ランダムサーチ
    4. ベイズ最適化
    5. サンプルコードを用いたハイパーパラメータの最適化アプローチの実践演習
    6. 専門書・参考書・情報源の紹介
  7. まとめと質疑応答

受講料

持参品 等

本セミナーでは、演習を行いますので、以下の条件を満たしたノートパソコンを持参して下さい。

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複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

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