AIプログラミング実習 (機械学習 & Deep Learning)

AIプログラミング実習 (機械学習 & Deep Learning)

  • 個人
    レッスン
  • 集合研修
    講師派遣
  • 公開
    セミナー
  • e
    ラーニング

機械学習に適したオープンソースライブラリ(TensorFlow、scikit-learn等)を用いた手書き文字認識や画像認識システム構築の実習を通し、AIの基本知識から機械学習システム開発までを学びます。
※Pythonプログラミング修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象。

対象
  • 新入社員
  • 若手社員
業種・職種
  • システム開発
  • エンジニア
分野
  • プログラミング
総時間数
  • 30時間
総予算
  • 100,000円〜200,000円
開催地
  • オンライン
  • Winスクール全校で開催
受講に必要なスキル
※Pythonプログラミング講座修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象。

レッスン形態 見積り依頼・申込・ご相談

レッスン
形態
対応状況 見積り依頼・
申込・ご相談
個人
レッスン
オンライン
講座有り

見積り依頼・
申込・ご相談

集合研修・
講師派遣
オンライン
講座有り

見積り依頼・
申込・ご相談

公開
セミナー
×
e
ラーニング
×

カリキュラム

AIプログラミング実習 (機械学習 & Deep Learning)

機械学習に適したオープンソースライブラリ(TensorFlow、scikit-learn等)を用いたシステム構築の実習を通し、AIの基本知識から機械学習システム開発までを学びます。

No. 講座内容 研修時間
AIプログラミング実習 (機械学習 & Deep Learning)目次
1 [実習] 第1章:人工知能を体験する
2 [理論解説] 第2章:人工知能(AI)概論
3 [実習] 第3章:人工知能とPython
4 [実習] 第4章:機械学習の種類とデータの重要性
5 [理論解説] 第5章:AIの制作手法
6 [実習] 第6章:機械学習で利用するPythonライブラリ
7 [理論解説] 第7章:データ分析手法
8 [実習] 第8章:scikit-learnを用いた機械学習の実装
9 [実習] 第9章:TensorFlowの基礎
10 [理論解説] 第10章:機械学習とディープラーニング
11 [実習] 第11章:TensorFlowを用いたニューラルネットワークの実装
12 [実習] 第12章:TensorFlowを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装
13 [実習] 第13章:画像認識
14 [理論解説] 第14章:AIの利活用
15 [理論解説] 第15章:AIの未来と課題

料金

個人
レッスン
1名:201,960円(税込)30時間
集合研修・
講師派遣
1名:時間と共に応相談    円(税込)

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