コース概要
- 標準日程
- 1日
- 想定学習時間
- 7時間
- 講義
- Python×AI・機械学習入門 (a-2)
- 形式
- オンラインによるオンデマンド講義 対象経験不問（新卒、中途は問いません）
- 参加費用
- お問い合わせください
- 上記は研修プランの実施概要となります。
本コースは講師付きサポートプランでの実施も可能です。
問い合わせフォームに必要情報を記載の上、まずはお問い合わせください。
詳細資料と合わせて、担当者よりご連絡いたします。
カリキュラム概要
※カリキュラム、日程など詳細についてはお気軽にお問い合わせください。
| 概要 |
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機械学習の概要を知ろう
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PythonとJupyter Notebookを使ってみよう
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問題と入出力データを考えよう
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画像から特徴量を抽出しよう
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scikit learnで学習と予測を行おう
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特徴量に明度のヒストグラムを利用しよう
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話者認識の概要を知ろう
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SVMを利用してみよう
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話者認識に利用する音声データを確認しよう
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そのままの音声データで学習と予測してみよう
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フーリエ変換を利用して予測の精度を改善しよう
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音声の時間別の特徴量を利用して予測の精度を改善しよう
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研修ゴール
Python、Jupyter Notebook、Matplotlib、Numpy、Pandas、OpenCV、scikit learn、LibROSAなどのライブラリ活用して、分類や回帰分析などの問題を解決する教師あり学習の基礎や、K近傍法(K-NN)による教師あり学習、SVMやフーリエ変換を活用した話者認識の手法などを身につけることができます。
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