本文です
トップへ戻る
グローバルメニューへ

能力開発セミナー

コース番号 V0302 マイコンによるAIディープ・ラーニング(機械学習)と活用技術<Python×RaspberryPiによる>  

訓練日程
11/7(月)〜11/9(水)
実施時間帯
10:00〜16:45 (昼休憩45分)
総訓練時間
18時間
受講料
27,000円
定員
12名
対象者
〜RaspberryPiを使用して、人工知能の理論と使用法を習得できます。〜
人工知能を利用したい組込み業務に携わる方

≪訓練内容の概要≫
AI(人工知能)の基礎技術の一つである機械学習分野でも広く使われ、いま最も注目を集めているプログラミング言語Pythonの全体像を理解します。AIと機械学習のイメージをつかみ、ディープ・ラーニングと呼ばれる学習方法を核に、マイコンを用いて「機械学習を楽しむ」という感覚でAIを体験していただきながら、基本的な開発/応用手法が習得できます。

≪前提知識≫
高等学校程度の数学(三角関数、微分積分など)、LinuxコマンドとPythonの知識があるとより理解が深まります。
訓練内容
じゃんけんシステム実験イメージ

1.マイコンとLinux系OS
(1)コースの目的
(2)Linux系OSの操作と設定
(3)カメラモジュールで画像処理

2.Pythonプログラミング
(1)データ型
(2)制御文・標準ライブラリの使い方
(3)関数、クラスの作り方

3.機械学習と人工知能(AI)
(1)人工知能とニューラルネットワーク
(2)機械学習の基礎
(3)サポートベクトルマシン
(4)多層ニューラルネットワーク

4.手書き文字の分類
(1)手書き数字のイメージと多次元空間
(2)サポートベクトルマシンと3層ニューラルネットワーク
(3)学習用/テスト用データによる分類器の評価
(4)マウスで描いた数字の分類への適用

5.じゃんけんシステム
(1)入力データと分類器
(2)じゃんけんプログラムの作成と実行
(3)画像処理によるグー・チョキ・パーの認識と機械学習
(4)じゃんけんシステムの作成と実行

6.ディープラーニング(深層学習)
(1)学習アルゴリズムの基礎
(2)分類器への適用
(3)畳み込みニューラルネットワーク
(4)手書き文字の認識への適用
(5)じゃんけんの手の分類への適用

7.まとめ
(1)各実験に対する確認・評価及び講評

≪担当予定講師≫
東京電機大学 教授 三谷 政昭(ディジタル信号処理等著書多数)

使用機器・教材
PC、RaspberryPi、信号処理教育用ソフト(Scilab,SIVP,InterSim)、表計算ソフトなど
持参品・服装
実施場所
高度ポリテクセンター
備考

関連コース

以下、関連コースです。

受講者の声

  • 加工前のシミュレーション、最適加工条件データのAIを活用した作成などが身に付いた。
  • 微分から手計算で何度も演習ができ、初歩段階のスキルが身に付いたので大変良かった。
  • 知識を整理して理解することができた。
ハロトレ君の画像
お申込みはこちら
前ページへ ページの先頭へ
グローバルメニューへ戻る
本文へ戻る