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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

  • 1名様: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
  • 複数名: 22,500円(税別) / 24,750円(税込)

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。

  • プラットフォームは、Windows、Linux、MacOSを問いません。
  • 演習環境を統一したいので、事前にMinicondaを用いて、Python 3.x (バージョン3系) をインストールしておいて下さい。
  • Minicondaを利用すると、演習で必要な標準・外部ライブラリがほとんど自動インストールされます。
    ただし、統合開発環境Spyder、機械学習ライブラリscikit-learn、および可視化ライブラリseabornは、追加インストールする必要があります。
    これらのインストール方法は、Windowsの場合、Anaconda Prompt、macOSやLinuxの場合、ターミナルを開き、コマンドラインより下記のコマンドを入力して個別にインストールしてください。
    • conda install spyder
    • conda install scikit-learn
    • conda install seaborn
  • 演習で使用するサンプルコードは，セミナー開催前に配布いたします．
  • 教師あり学習、教師なし学習とも、「各種学習アルゴリズムの基礎理論と実践演習」では、当日の進行状況に応じて、すべての手法が取り上げられない可能性があります。

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
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。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

2日間コースのお申込み

セット対象セミナー

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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