TensorFlowを活用した機械学習実践

詳細

■講義内容■
会社からは新規事業の立ち上げのためAIや機械学習など新しい技術を学ぶように言われているが、日々忙しく新しい技術を学ぶ時間が無い中堅システムエンジニアの方向けに、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリ「TensorFlow （テンソルフロー）」の基礎を学んでいく全3回のコースです。

この授業を受けることにより漠然としたTensorFlowの知識から脱却し、TensorFlowでできること/できないことの切り分けができるようになります。また、有名事例の紹介や、実際に導入する際の前提知識や回帰モデルや分類モデルの構築方法、Cloud Machine Learning Engine での実行方法等を知ることができます。

▪︎事前準備・使用バージョンについて

・この授業では、Pythonのインストールは完了している前提で授業を行います。
　インストールがお済みでない方は、事前にインストールをお願いします。
　https://www.python.org/downloads/

・この授業では、Pythonのコーディングができるテキストエディタを使用しますので、各自でご準備ください。
　授業内では「Jupyter Notebook」と呼ばれるテキストエディタを使用します。

・本授業の言語・ツールは、下記のバージョンを使用します。
　TensorFlow：1.5
　Pythonのバージョン：2.7系

▪︎前提知識・関連授業について

・AIや機械学習の前提知識は、こちらの授業の第1回で学習することができます。
　エンジニアのための今更聞けないAI×機械学習×IoT入門

・この授業はPythonの基礎知識をお持ちの方を対象としております。
　事前知識をお持ちでない方は以下のPythonの授業を事前にご受講ください。
　Pythonで学ぶ、初めてのプログラミング
　Pythonフレームワークで作る初めてのWebアプリ
　Python実践

・Googleの機械学習については、こちらの授業の第5回で学習することができます。
　Google Cloud Platform入門
　

▪︎この授業で習得できるスキル
　 ・ TensorFlowのインストール方法
　 ・ TensorFlowを利用した画像分析方法

▪︎この授業で習得できるナレッジ
　 ・ TensorFlowを利用した機械学習技術の活用するための前提知識
　 ・ TensorFlowを利用した機械学習技術の企業導入事例

▪︎この授業で習得できる態度/姿勢
　 ・TensorFlowを自身の企業で導入することによりビジネスモデル変革が可能になることや業務効率化につながることを認識する

第1回：基礎編
第1回では、TensorFlowでできること、利用する上での前提知識を学習していきます。
　
　 ▪︎授業アジェンダ
　 ・企業活用事例(有名事例の紹介)
　 ・前提知識(機械学習での回帰/分類モデルの説明)
　 ・TensorFlowの環境構築(Mac/Win/GCP)

第2回：回帰モデルの構築
第2回では、回帰モデルの構築を学習していきます。

　 ▪︎授業アジェンダ
　 ・TensorFlowを使った回帰モデルの構築 (線形回帰 => 多項式回帰)

第3回：分類モデルの構築
第3回では、分類モデルの構築を学習していきます。

　 ▪︎授業アジェンダ
　 ・TensorFlowを使った分類モデルの構築 (手書き文字の分類)
　 ・Cloud Machine Learning Engine での実行

■PCについて■
本コースはschooのオンライン動画学習サービスでのご提供です。
PC環境は＜ こちら ＞よりご確認ください。

■注意事項■
■個人情報のご登録について
ご利用にあたり、schooアカウント作成に必要な情報（メールアドレス・氏名・住所・連絡先等を含む個人情報）をご登録させて頂きます。あらかじめご了承ください。

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