Pythonで学ぶ ものづくりのAI実装入門
特別受講料: 22,000 円
一般受講料: 24,200 円
講座コード:E47
受講期間:3ヶ月
難易度:初級 中級レベル
こんなコースです
AIをシステムに実装する際に必要な知識を身に付けよう！
機械学習システムの開発は通常のシステム開発に比べ、前処理やアルゴリズムの選定、モデルのチューニングなど性能向上のための試行錯誤を前提とするため、プロセスをまたいだ手戻りが発生しやすいという性質をもっています。そのため、各プロセスでは何を行うべきか、またあるプロセスで満足のいく結果が出なかったときにどのプロセスまで戻るべきかといった進め方をしっかりと把握し、開発工数を適切に管理することが重要となります。
本講座では、ものづくり分野のAI実装の概要を理解し、実践に活かせるような知識を身につけられるよう、実際にデータセットを用いて機械学習のアルゴリズムを試しながら学習を進めていきます。
ねらいと特色
- ものづくりの分野におけるAI実装の概要を理解します。
- 機械学習の分野に必要となる、線形代数、確率統計、微分の知識を身につけます。
- 実際にデータセットを用いて機械学習のアルゴリズムを試すことにより、基本的な概念を理解します。
- AI分野で多く使われている言語であるPythonと、Anacondaを利用したプログラミング環境を前提としてAI実装を学びます。パソコンで実際に体験しながら身につけます。
- Pythonのライブラリとして、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn、LightGBM、TensorFlow、Kerasを扱います。
- 画像認識、物体検出、異常検知を通して、より実践的な機械学習のプロセスを体験します。
教材構成
- テキスト：１冊（電子ブック対応）
- レポート回数：３回（Web提出可）
- データダウンロードサービス
主な項目
| No. | 主 な 項 目 |
|---|---|
| 1 |
第１章 人工知能／機械学習／ディープラーニング概要人工知能とは 第２章 機械学習の基礎知識機械学習の基礎知識 第３章 Python入門Python概要 第４章 Pythonの基本ライブラリNumPy 第５章 線形代数線形代数 |
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第６章 確率統計確率統計 第７章 微分微分 第８章 機械学習の代表的なアルゴリズム回帰分析 第９章 ディープラーニングの代表的なアルゴリズムDNN 第10章 Pythonの機械学習用ライブラリscikit－learnの概要 |
| 3 |
第11章 PythonのディープラーニングライブラリTensorFlowとKerasの概要 第12章 画像認識／物体検出／異常検知（画像）CNNデータセットの紹介とダウンロード方法 第13章 時系列異常検知時系列異常検知タスク |
