データサイエンス実践講座：Pythonと機械学習
データサイエンス実践講座
Pythonと機械学習
こちらの研修をベースとして貴社向けのカスタマイズも可能です。
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目次
受講対象
エンジニア
課題感
- プログラミング経験はあるが、機械学習やディープラーニングの分野は未経験。
- 社内ではすでに機械学習関連の開発プロジェクトが進んでいる。
研修のゴール
- Pythonを用いた機械学習とディープラーニングの基礎から応用までを学び、社内の問題解決及びサービス開発に応用できること。
カリキュラム
この研修では、Pythonを基盤とした機械学習とディープラーニングの技術を、基礎から応用まで段階的に学びます。データの理解からモデルの構築、評価までを実践的に習得し、AI技術を使った問題解決能力を養成します。
学習
Pythonの基礎
- 目標
-
基本的な構文を理解して自身で書くことができるようになる
学習
Pythonモジュールの理解
- 目標
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Numpy, Pandas, Matplotlibの基本的な使い方が分かる
学習
OpenCVを使った画像解析 【基礎】
- 目標
-
各種検出手法の概念を習得し、それをプログラムに落とすことができている
学習
OpenCVを使った画像解析 【応用】
- 目標
-
実際の写真を使って不良を検出することができるようになる
学習
Webアプリ構築
- 目標
-
Flaskを使い簡単なWebアプリを構築することができる
学習
Deep learning基礎
- 目標
-
Pytorchを使って自分でディープラーニングのネットワークを構築できる
学習
Deep learning応用
- 目標
-
自身のデータを使い、転移学習を活用してOK/NGをAIに判断させることができる
学習
予備
習得スキル
Python（PyTorch）