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）

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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（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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