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機械学習・ディープラーニング・AIの入門|この分野に必要になる数学をPythonでプログラムを作成しながら習得

更新日:2020/02/12

 
要旨

これからの時代、プログラミング言語を勉強するならPythonに限ります。
その理由は、C言語などよりもやさしく取り組みやすい、ライブラリーが豊富なので、自分が始めから全てのプログラムを作成しなくて希望するプログラムが作成しやすい。

本セミナーは入門コースです。
プログラミング(プログラム作成)が全く初めてのかたにも分かりやすく解説致します。

※セミナー当日に講師と一緒にPythonを操作されたい方は、事前にPythonをインストールしたパソコンをご持参下さい。電源アダプターをご持参下さい。セミナー会場内で電源アダプターをご使用いただけます。講師と一緒に操作されたくないかたは、パソコンを持参する必要はありません。

※パソコンをご持参される場合はMACではなくWindowsをご持参下さい。

※Pythonのインストール方法方は、受講お申し込み頂きました方へ別途メールでご連絡させて頂きます。

日時 2020年3月17日(火)10:30~16:30
会場 おだわら市民交流センター 1階 第6会議室
〒250-0011 神奈川県小田原市栄町一丁目1番27号
アクセスマップ
定員 20名 ※満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講料 49,500円(テキスト代、消費税含む)
1社から2名様以上同時お申し込みの場合は、割引させて頂き2名様目から¥44,000になります。
プログラム

1.Pythonのインストールの確認

2.Pythonの使い方
 2-1 Jupiter Notebook、Spiderの使い方
 2-2 NumPy、matplotlibを分かりやすく解説
 2-3 数学計算および科学技術計算で特に重要になるPythonの文法をわかりやすく解説
 2-4 機械学習・ディープラーニング・AI向けの数学とは?

3.機械学習・ディープラーニング・AIに必要になる数学をPythonでプログラムを作成しながら習得
 3-1 変数
 3-2 関数
 3-3 べき乗・平方根
 3-4 多項式
 3-5 三角関数
 3-6 総和
 3-7 乱数
 3-8 行列・ベクトル・スカラー・テンソル
 3-9 ベクトルの内積
 3-10 行列の積
 3-11 転置行列
 3-12 逆行列
 3-13 行列による線形変換
 3-14 固有値と固有ベクトル
 3-15 コサイン類似度
 3-16 微分
 3-17 連鎖律
 3-18 偏微分
 3-19 全微分
 3-20 常用対数と自然対数
 3-21 最急降下法
 3-22 確率・統計における平均値、期待値、分散、標準偏差
 3-23 正規分布
 3-24 共分散
 3-25 相関係数
 3-26 尤度
 3-27 情報量

4.質疑応答

講師紹介

㈲アイトップ 技術コンサルタント 通訳・翻訳 工学博士 小林英男 氏

東京電機大学工学部卒業後、リオン㈱に入社し、騒音・振動の測定・分析・対策、および海外事業部でセールスエンジニアとして従事。
学生時代にカリフォルニア大学バークレイ校に語学研修、および毎日新聞社後援英語弁論大会で3位入賞。企業からの派遣で東京農工大学大学院工学研究科にて5年間特別研究員(産学協同研究、文部省認定)。

㈱アマダに勤務し、工場で組立・製造・検査、海外事業部で技術サービスおよび技術コンサルタント、システム事業部で板金加工自動化ライン(FMS)の開発・設計、技術研究所でアマダ製品の低騒音・低振動化および快適音化などの研究開発に携わり大ヒット商品を世に送り出した。上記のように、製造、サービス、設計、開発、研究の実務経験を積んだ。

その後、技術コンサルタントとして独立して20年が経過した。リオン㈱、㈱小野測器、サイバネットシステム㈱等をはじめとして1部上場企業の研究、開発、設計部署を中心に、200社以上の企業に対し技術指導およびコンサルティングを実施。この間に先進国を中心に25ヶ国以上に出張し、エンジニアとして英語で仕事をするだけでなく、通訳・翻訳なども行う。
技術セミナーの講師歴は25年間。日刊工業新聞社など主催の多くのセミナーの講師を行ってきている。

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