AI・機械学習入門表紙

価格¥3,300 (本体:¥3,000)
サイズB5版
ページ数293頁
指導者用
補助教材
テキスト投影用PDF
演習用データ

※教育機関にて、まとまった数量をご採用いただいた場合、ご提供いたします。

AI・機械学習入門

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




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教材構成(目次)
Introduction
第1部 概要説明、開発環境の構築
  • 第1章 人工知能の基本
  • 第2章 機械学習
  • 第3章 機械学習とプログラミング環境
  • 第4章 環境の構築
第2部 データの可視化と分析
  • 第1章 NumPy
  • 第2章 Matplotlib
  • 第3章 Pandas
  • 第4章 基本統計量
第3部 機械学習
  • 第1章 機械学習の基本
  • 第2章 回帰分析
  • 第3章 ロジスティック回帰
  • 第4章 サポートベクトルマシン
  • 第5章 分析性能の向上・分析戦略
第4部 深層学習
  • 第1章 ニューラルネットワーク
  • 第2章 深層学習
第5部 倫理と法務
  • 第1章 人工知能の法と倫理

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