オプション講座

データサイエンティストのためのPython講座

~基礎から応用編まで~

1講座 90分 / 16,500円(税込)

スタンフォード大学でAIの対極にあるデータが少ない時にどのように意思決定すべきかというを学び、関西学院大学で講義をした。また、材料にAIを使うマテリアルズ・インフォマティクスの研修を企画・運営し、AIの考え方に興味を持ちPythonを学び、独自のテキストを作成した。
素人でも理解できる実例の豊富なテキストで機械学習の基礎からディープラーニングまでを説明します。

担当/講師:村上路一Python講座

AIの代表的プログラム言語であるPythonのインストールからディープラーニングまでを プログラムが初めてでも理解できる独自のテキストで教えます!

基礎講座

Python とは、および、そのインストール方法

この講義の特徴と、プログラム言語におけるPython の位置づけ、およびPython のインストール方法を学ぶ。また、Python のエディターと構成および組込み関数について説明する。

Python の基本的パッケージの利用

四則演算とPandas, Numpy, Matplotlib などの基本的パーケージの使い方を学び、グラフを描く。また、古典統計とベイズ統計の違い、分散、標準偏差、不変分散また鶴亀算などをPythonを使って計算する。

ユーザー定義関数と統計的なグラフ化

文字列やベクトル計算の方法を学び、自分で関数を定義するユーザー定義関数の方法を学ぶ。またアヤメのデータを使用して箱ひげ図、ヒストグラム、散布図、回帰線などのグラフ化をMatplotlibとSeabornを比較して行う。

アヤメのデータのグラフ化と検定

データの標準化、最小二乗法、確率的勾配降下法、過学習、多重共線性など誤差に関することを学び、また、その対策としての正則化、重回帰、主成分分析、仮説検定などの方法をPython で実行してみる。

AI の考え方とアヤメのデータによる決定木

AI に使われる機械学習の概念について学んだ後、Graphviz をインストールしアヤメのデータを使用して決定木で分類してみる。この際の基礎となる正答率、適合率、再現率およびロジスティック回帰の考え方のについて学ぶ。

ランダムフォレストとサポートベクターマシン

ロジスティック回帰で使用するロジスティック関数、シグモイド関数について学びアヤメのデータを使用してロジステック回帰を行う。また、ランダムフォレスト、SVM およびオブジェクトとクラスについても実例で学ぶ。

多重共線性と各種の回帰法の比較

多重共線性とそれを避けるためのRidge 回帰、Lasso 回帰、ElasticNet 回帰について学び、アヤメのデータを使用して夫々の回帰法の比較を行う。また、手書き文字のデータセットを使用してSVM で数字認識を行う。

住宅価格と回帰分析とゴム材料の最適化

ボストンの住宅価格のデータセットを使用して今まで学んだ重回帰、主成分、部分的最小二乗、ElasticNet による比較分析を行う。また、材料にAIを使用するマテリアルズ・インフォマティクスによるゴム加硫の最適化を計算する。

ニューラルネットワークの基礎

ニューラルネットワークを学ぶために必要な微分、配列計算、およびパーセプトロンと活性化関数による論理回路を勉強し、ニューラルネットワークにおける回帰と分類を行う。また、誤差逆伝播法についても実例で学ぶ。

ディープラーニングの入門

ニューラルネットワークによる曲線の回帰と分類を行う。また、多層化をしてディープラーニングを行うための問題点と、その対策のための最適アルゴリズム、データの前処理法、Dropoutをアヤメのデータを使用して学ぶ。

ディープラーニングの基礎

畳み込み演算について学び、手書き文字のデータセットでデープラーニングを応用してみる。デープラーニングのコーディングが簡単になるTensorflowとKerasをインストールし論理回路と手書き文字に応用する。

ディープラーニングの応用と今後の学び方

kerasを使用して10 種類の画像を分類する方法を学ぶ。また、実際に、機械学習を材料などに応用しているテキストの共同著者である大企業で活躍している専門家を招き、研修後の更なる学び方について議論を行う。

Flow受講開始までの流れ

Step1説明会へ参加する

説明会へ参加する
まずはお気軽にまなべくとるの説明へご参加ください。
説明会では講義の内容だけではなく、個別にデータサイエンスを学ぶ目的をお伺いいたし、最適なコースをご提案いたします。
また、コースの内容やデータサイエンスに関する疑問などございましたら、遠慮なくご質問ください。
説明会へはこちらよりお申込みをお待ちしております。

Step2ご入会

ご入会
4月、10月の開講に合わせてご入会のお手続きを行っております。
その際、受講初日の時間割などもご案内いたします。

Step3受講開始

受講開始
講義内容で分かりにくい点があれば、個別に講師にメールで質問もしていただけます。

Schedule受講スケジュール

年2回講座、4月スタート 10月スタート(10月生)
説明会は開校の2ヶ月前より8週間