【次回 5/29 開催】Pythonによる機械学習入門講習会　初級：導入編

株式会社システム計画研究所著「Pythonによる機械学習入門」に基づいて講習会を行います。
　　

【主催】公益財団法人　計算科学振興財団（FOCUS）

【場所】高度計算科学研究支援センター（計算科学センタービル）2F　アクセス

【日時】　※講習時間　13時半～17時の3時間半（受付　13:15～）

　　　　　　　講習2時間、質問・休憩15分、実習1時間　(予定）

【概要】
講習と実習をFOCUS実習室端末のWindows上のGUI Python統合環境で行います。
講習会の10日前に講習会資料を受講者に配布予定です。
これにより受講者は講習会で学ぶ／学んだ内容を手元の計算機環境にソフトウェアのインストールやセットアップ、
学習データの用意等の手間暇を省略して予習復習ができます。

【参考書籍】　　「Pythonによる機械学習入門」株式会社システム計画研究所
購入は必須ではありませんが、予習/復習時のテキストとして活用できます。
講習会当日販売もいたします。
http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000004794
https://www.amazon.co.jp/dp/4274219631

【プログラム】
1. はじめに
2. 機械学習の様々な局面
3. Pythonによる機械学習の環境構築
4. 利用ソフトウェアの解説
5. クイックツアー（演習）

1. はじめに
　1.1 機械学習とは
　1.2 AIと機械学習の歴史
　1.3 機械学習の開発スタイル
　1.4 Pythonと機械学習
2. 機械学習の様々な局面
　2.1 機械学習をとりまく環境
　2.2 関連分野
　　2.2.1 人工知能
　　2.2.2 生物学的アプローチ
　　2.2.3 計算機科学
　　2.2.4 数学
　　2.2.5 ビッグデータ処理
　2.3 学習法による分類
　　2.3.1 教師あり学習
　　2.3.2 教師なし学習
　　2.3.3 半教師あり学習
　　2.3.4 強化学習
　2.4 手法や課題設定による分類
　　2.4.1 分類問題
　　2.4.2 回帰問題
　　2.4.3 クラスタリング
　2.5 機械学習の応用例
　　2.5.1 迷惑メールフィルタ
　　2.5.2 クレジットカード不正検知
　　2.5.3 顔検出
　　2.5.4 文字認識
　　2.5.5 会話処理
　　2.5.6 商品レコメンデーション
　2.6 組織で機械学習を導入する上での注意点
3. Pythonによる機械学習の環境構築
　3.1 Anaconda
　3.2 Anacondaインストール
　3.3 Jupyter Notebook
4. 利用ソフトウェアの解説
　4.1 Python3について
　4.2 numpy
　　4.2.1 numpy配列について
　　4.2.2 numpy配列の作成
　　4.2.3 numpy配列の要素へのアクセス
　　4.2.4 同一形状のnumpy配列間の四則演算
　　4.2.5 numpy配列の転置
　　4.2.6 numpy配列の形状変更
　　4.2.7 numpy配列の連結
　4.3 matplotlib
　　4.3.1 matplotlibで折れ線グラフ
　　4.3.2 matplotlibで散布図
　　4.3.3 matplotlibでヒストグラム
　　4.3.4 matplotlibでヒートマップ
　　4.3.5 matplotlibで等高線
　4.4 この章のおわりに
5. クイックツアー（演習）
　5.1 課題とデータ
　5.2 データの準備
　5.3 分類問題
　5.4 回帰問題
　5.5 クラスタリング
　　

【定員】  　20名<br />
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【受講料】 　一般　　 　 60,000円 (税抜）<br />
             賛助会員　　48,000円 (税抜）<br />
　　　　　　※　受講料は、講習会終了後に請求書をお送りいたします。<br />
　　　　　　　　指定の口座に振込みをお願いいたします。 <br />
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【受講申込方法】

「FOCUS主催講習会受講申込書兼承認通知書」をダウンロードし、必要事項を記入いただき、

電子メール にてお送りください。

【お問合せ】　   　運用グループ (unyo［at］j-focus.or.jp（［at］を@に変更してください))まで。