教材内容紹介

機械学習プログラミングを例題を通じて段階的に学習します

機械学習プログラミングの環境構築、機械学習・深層学習のための各種ライブラリの使い方を理解し、機械学習の具体例としてクラスタリング問題・回帰問題・分類問題を学習します。
また、AIシステムの開発・運用に携わるエンジニアが理解しておくべき、AIに関する法律と倫理について学習します。

深層学習のモデルの構築方法を学習します

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）のモデルの構築を行い、手書き数字０～９の文字判別を実現します。また、モデルの評価を行い、改善すべき部分を把握します。
なお、ここで構築したモデルは、テキスト『AI・機械学習実践』に掲載されている工夫を施すことで、その予測精度を高めることができます。

※Python基本文法の事前学習が必要です
　実習で、Anaconda、Jupyter Notebookを利用します