実習・Pythonではじめる機械学習「超」入門【オンライン限定セミナ】
実習・Pythonではじめる機械学習「超」入門【オンライン限定セミナ】
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【開催日】2024年7月21日(日) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES24-0054 【受講料】27,500円(税込)
【会場】オンライン限定セミナ
【セミナNo.】ES24-0054 【受講料】27,500円(税込)
【会場】オンライン限定セミナ
※本セミナはZoom，またはTeamsを使ったオンライン限定セミナです．
詳細は，オンライン限定セミナについてをお読みください．
昨今コンピュータの処理能力が飛躍的に向上し，各業界・各方面で'認識'系や'生成'系のAI活用が現実的に進んできており，安価なPCやタブレット端末でもその利用が可能になった．
一般的・汎用的な文字認識や自然言語処理はクラウドサービスで提供される'学習済みモデル'を使用することにより実装がかなり容易に具現化できるが，特定用途のカスタム業務向け分類・予測等の処理では，それに特化したデータを用意してモデルの'構築'と'学習'をさせるプロセスが不可欠でもある．
本セミナでは，プログラミング言語Pythonとその機械学習向け定番ライブラリであるscikit-learnを使用して，教師あり学習においてのデータセット準備，モデル選択，トレーニング，結果評価までの一連の作業フローを実践的に紹介する．また初学に役立つすぐに使える各種ユーティリティのGUIデスクトップアプリ化も行う．
※本セミナテキストのPDFファイル配布について
下記事項に同意して頂ける受講申込の方には，テキストのPDFファイルを配布いたしますので，メールでご連絡ください．
必要となる同意事項：有償無償問わず研修会/講習会/セミナ等での使用や再配布は行わない（ただし，条件，状況等により応相談）
詳細は，オンライン限定セミナについてをお読みください．
昨今コンピュータの処理能力が飛躍的に向上し，各業界・各方面で'認識'系や'生成'系のAI活用が現実的に進んできており，安価なPCやタブレット端末でもその利用が可能になった．
一般的・汎用的な文字認識や自然言語処理はクラウドサービスで提供される'学習済みモデル'を使用することにより実装がかなり容易に具現化できるが，特定用途のカスタム業務向け分類・予測等の処理では，それに特化したデータを用意してモデルの'構築'と'学習'をさせるプロセスが不可欠でもある．
本セミナでは，プログラミング言語Pythonとその機械学習向け定番ライブラリであるscikit-learnを使用して，教師あり学習においてのデータセット準備，モデル選択，トレーニング，結果評価までの一連の作業フローを実践的に紹介する．また初学に役立つすぐに使える各種ユーティリティのGUIデスクトップアプリ化も行う．
※本セミナテキストのPDFファイル配布について
下記事項に同意して頂ける受講申込の方には，テキストのPDFファイルを配布いたしますので，メールでご連絡ください．
必要となる同意事項：有償無償問わず研修会/講習会/セミナ等での使用や再配布は行わない（ただし，条件，状況等により応相談）
● 対象聴講者，前提知識など
・AI/機械学習事始めに興味がある方
・Pythonで機械学習環境を構築したい方
・scikit-learnの使い方ポイントを知りたい方/習得したい方
・ディープラーニングの作業フロー概要を知りたい方
● 講演の目標
・機械学習のとっかかりがつかめる
・scikit-learnの使い方がわかる
・機械学習とディープラーニングの違いがわかるようになる
● 内容
1. AI，機械学習，ディープラーニング（深層学習）おさらい
2. 機械学習概要
処理フロー概略
データセットとは（サンプル入手方法kaggle等）
データ前処理（欠損データ等）
モデルとトレーニングについて
分類と回帰
アルゴリズム（決定木，サポートベクターマシーン等）
PandasとNumpy
3. 実習準備（使用するライブラリのインストール）
4. scikit-learnでの機械学習
データの取得・調整・分割
モデルの選択
モデルの学習
予測結果精度評価
デスクトップアプリ化例
5. 参考：Tensor Flowでのディープラーニング
6. 参考：Google Cloud Vertex AIでのAutoML
7. まとめ
8. 総合自由演習＆フリーQ&A
サンプルデータセット取得ファイル保存ユーティリティのGUIデスクトップアプリ化
機械学習処理フローのGUIデスクトップアプリ化
・AI/機械学習事始めに興味がある方
・Pythonで機械学習環境を構築したい方
・scikit-learnの使い方ポイントを知りたい方/習得したい方
・ディープラーニングの作業フロー概要を知りたい方
● 講演の目標
・機械学習のとっかかりがつかめる
・scikit-learnの使い方がわかる
・機械学習とディープラーニングの違いがわかるようになる
● 内容
1. AI，機械学習，ディープラーニング（深層学習）おさらい
2. 機械学習概要
処理フロー概略
データセットとは（サンプル入手方法kaggle等）
データ前処理（欠損データ等）
モデルとトレーニングについて
分類と回帰
アルゴリズム（決定木，サポートベクターマシーン等）
PandasとNumpy
3. 実習準備（使用するライブラリのインストール）
4. scikit-learnでの機械学習
データの取得・調整・分割
モデルの選択
モデルの学習
予測結果精度評価
デスクトップアプリ化例
5. 参考：Tensor Flowでのディープラーニング
6. 参考：Google Cloud Vertex AIでのAutoML
7. まとめ
8. 総合自由演習＆フリーQ&A
サンプルデータセット取得ファイル保存ユーティリティのGUIデスクトップアプリ化
機械学習処理フローのGUIデスクトップアプリ化
【受講者が持参するもの】
・Python実行環境（Python＋VSCode）．構築方法は事前にメールで連絡いたします．
・インターネットにアクセス可能なWindows 10/11 PC（ウェブブラウザ必須）
・筆記用具（任意）
※実習なしで聴講だけならタブレットやスマフォでも可（非推奨）
・Python実行環境（Python＋VSCode）．構築方法は事前にメールで連絡いたします．
・インターネットにアクセス可能なWindows 10/11 PC（ウェブブラウザ必須）
・筆記用具（任意）
※実習なしで聴講だけならタブレットやスマフォでも可（非推奨）
【講師】
早乙女 勝昭 氏〔 元FPGAエバンジェリスト〕
FPGAマガジンなどFPGA関連記事執筆やセミナ開催多数．
『FPGAマガジン No.10 やっぱり楽ちん！C言語×FPGA』，CQ出版社，2015年7月．
『FPGAマガジン No.6 カメラ×画像処理×FPGA』，CQ出版社，2014年7月．
実習・直伝！最新FPGAを使ったビデオ・システムの開発(プラット・フォーム構築編)
などなど．
病気療養生活から復帰後はPythonやGAS(JavaScript)やExcel VBAなどのスクリプト言語を活用しで社会保険関係書類の整理・作成効率化に従事，現在クラウド・インフラエンジニアリングにも注力．また現勤務先でグループ企業全社のDX化に向けて対応できるIT人材育成プロジェクトも推進．
早乙女 勝昭 氏〔 元FPGAエバンジェリスト〕
FPGAマガジンなどFPGA関連記事執筆やセミナ開催多数．
『FPGAマガジン No.10 やっぱり楽ちん！C言語×FPGA』，CQ出版社，2015年7月．
『FPGAマガジン No.6 カメラ×画像処理×FPGA』，CQ出版社，2014年7月．
実習・直伝！最新FPGAを使ったビデオ・システムの開発(プラット・フォーム構築編)
などなど．
病気療養生活から復帰後はPythonやGAS(JavaScript)やExcel VBAなどのスクリプト言語を活用しで社会保険関係書類の整理・作成効率化に従事，現在クラウド・インフラエンジニアリングにも注力．また現勤務先でグループ企業全社のDX化に向けて対応できるIT人材育成プロジェクトも推進．
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