〇近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎をしっかり理解出来ます！

〇Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し，

簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します．

機械学習の基礎と業務活用のための問題設計

≪機械学習・深層学習の基礎理解から始める業務活用への取り組み≫

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

AI，機械学習，ディープーラニングという用語をよく聞く時代になりました．本セミナーでは，近年のAIの主流である機械学習・深層学習の基礎を理解し，業務活用に向けた問題設計が行えるようになることを目指します．また，Pythonの機械学習ライブラリを用いた実装例を紹介し，簡単なプロトタイプが作れるようになることを目指します．

◆受講後、習得できること

• 機械学習の基礎知識
• 構造化データを用いた教師あり学習の問題設計・実装・評価
• 深層学習を用いた画像認識モデルの実装

◆受講対象者

• 機械学習が気になっているが，学習が進まず困っている方
• 手元に分析用のデータがあるが，扱いに困っている方
• 機械学習を用いた問題設計を行い，業務改善を行いたい方
• その他，本テーマに興味のある方ならどなたでも受講可能です．

◆必要な予備知識など

• 1種類以上のプログラミング言語の使用経験があることが望ましいです．

◆キーワード

機械学習，深層学習，教師あり学習，ハイパーパラメータ

担当講師

福井大学 工学部　電気電子情報工学科 准教授

長谷川 達人 氏

セミナープログラム（予定）

１．機械学習と深層学習の基礎
・教師あり学習
・構造化データと非構造化データ
・データセットと課題の定義
・応用事例紹介

２．機械学習の実践と評価
・構造化データの自動分類（プログラム解説）
・深層学習
・画像データの自動分類（プログラム解説）
・モデルの評価
・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
・ハイパーパラメータとは
・チューニング手法
・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
・転移学習
・多入力・多出力モデルの実践（プログラム解説）

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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については、こちらをご参照ください

備考

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

お申し込み方法

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