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。
| 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
