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Pythonによる深層学習のハンズオン研修、CTCテクノロジーが提供、2日間で16万2000円

2018年2月22日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

伊藤忠テクノソリューションズ(CTC)のグループ会社でITシステムの保守サポートや運用サービスを提供するシーティーシー・テクノロジーは2018年2月22日、研修コース「Pythonによる機械学習/ディープラーニング入門」を3月から開始すると発表した。

 プログラミング言語のPythonは、数値演算のための豊富なライブラリを備えており、機械学習/深層学習の分野で使われている。今回の研修では、グリッドが開発した機械学習/深層学習フレームワーク「ReNom」(リノーム)を用いたハンズオン形式の研修によって、Python言語を使った機械学習/深層学習の技術を習得できる。

 研修環境は、OSがLinux、プログラミング言語がPython、開発環境(コーディング環境)がJupyter Notebookである。前提として、Python言語についての基本文法の知識を持っていることが必要である。

 研修期間は2日間で、研修費用(8%消費税込み)は16万2000円。

2018年の開催予定日
開催予定日 会場
03月28日(水)~03月29日(木) 駒沢
04月24日(火)~04月25日(水) 駒沢
07月17日(火)~07月18日(水) 秋葉原
08月20日(月)~08月21日(火) 秋葉原
09月10日(月)~09月11日(火) 駒沢
09月25日(火)~09月26日(水) 駒沢

 研修内容は、以下の通り。

機械学習/ディープラーニング概論
機械学習の体系
ディープラーニングの利用シーン
学習プロセスの詳細
AIフレームワークの説明(ReNom)
ReNomについて
TDA(Topological Data Analysis)
ReNomと他のAIフレームワークとの比較
ニューラルネットワークモデル構築の流れ
データの前処理
データの特徴を確認
ネットワークモデルの定義
学習
評価
AIフレームワーク(ReNom)のインストール
システム構成
ReNomインストール内容と手順
データの前処理
ハンズオン(1) 学習データの作成(NumPy/pandas)
ネットワークモデルの定義
ハンズオン(2) 全結合ニューラルネットワークにおけるDropout
学習
ハンズオン(3) 学習モード/推論モードの切替
ハンズオン(4) ハイパーパラメータ探索
ハンズオン(5) Auto Encoder
実践
ハンズオン(6) 重みパラメータの保存と読み込み
ハンズオン(7) 年収分類
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ディープラーニング

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