機械学習の基礎と
業務活用のための問題設計
AI / ディープラーニング と ハイパーパラメータチューニング
S211027NW
本セミナーは Zoom を使用いたします。
開催日時：2021年10月27日（水） 13:00-17:00 （12:55受付開始）
受 講 料：お1人様受講の場合 49,500円[税込] / 1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込] / 1口（3名まで受講可能）
【講師経歴】
2009年 石川工業高等専門学校 電子情報工学科 卒業
2011年 金沢大学 工学部 情報システム工学科 卒業
2011年 株式会社富士通北陸システムズ システムエンジニア
2014年 東京医療保健大学 医療保健学部 医療情報学科 助手
2015年 金沢大学 大学院自然科学研究科 博士後期課程 修了 博士（工学）
2017年 福井大学 工学部 電気電子情報工学科 講師
2020年 同上 准教授
AI，機械学習，ディープラーニングという用語をよく聞く時代になりましたが，中々手を
出せずにいらっしゃる方も多いかと思います．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．
1．機械学習と深層学習の基礎
(1) 教師あり学習
(2) データセットと課題の定義
(3) 応用事例紹介
２．機械学習の実践と評価
(1) テーブルデータの分類 （プログラム解説）
(2) ディープラーニング
(3) 画像データの分類 （プログラム解説）
(4) モデルの評価
(5) 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
(1) ハイパーパラメータとは
(2) チューニング手法
(3) ライブラリを用いた実践（プログラム解説）
４．近年の深層学習
(1) GAN
(2) 自己教師あり学習
