<1日目>
1.AIと機械学習の基礎
・AIと機械学習とは
・機械学習で出来ること、出来ないこと
・教師あり学習/教師なし学習/強化学習
・機械学習の流れ
2.Python基礎
・Pythonプログラミング基礎
・Pythonによるデータ操作
・グラフによる可視化
3.教師あり学習1
・教師あり学習の概要
・k-最近傍法
・線形モデル(線形回帰、リッジ回帰)
<2日目>
3.(続き)教師あり学習2
・決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング
・サポートベクターマシン(SVM)
・ニューラルネットワーク(ディープラーニング)
4.教師なし学習
・教師なし学習の概要
・主成分分析(PCA)
・非負値行列因子分解(NMF)
・多様体学習(t-SNE)
・クラスタリング(k-means、凝集型、階層型、DBSCAN)
5.クラウドサービス活用
◎実習環境:AWSは、講師が用意した環境上で実施します。
※進捗状況により変更となる場合があります。