研修概要
受講生の持込みPCにテンソルフローなどの開発環境をインストールし、研修・自主学習を通じて、AI・機械学習の原理、ディープラーニング（Deep Learning）のプログラミングと活用事例を学びます。
- Pythonの基礎知識
- ニューラルネットワークの原理
- 機械学習の事例紹介
- ディープラーニングへの展開
※R6年度まで実施していた「人工知能入門・実践講座」と内容が一部、重複してますので、過去に受講された方はご事前にお問合せください。
機械学習・ディープラーニングについて
AI（人工知能）はとても広い概念で、その中核となる「データから学ぶ」技術として、機械学習（需要予測、迷惑メールの判別などに利用されている手法）や、機械学習の一分野であるディープラーニング（顔認証、自動運転、自動翻訳、イラスト生成などに利用されている手法）があります。
【AI（人工知能）】← とても広い概念
└──【機械学習】 ← AIを実現するための一手法
└──【ディープラーニング】 ← 機械学習の中の一手法
講師
早稲田大学 先進理工学部応用物理学科
澤田研究室 大学院生 永峯 佑真 氏 佐竹 李斗 氏 高木 惟央 氏
※早稲田大学 先進理工学部応用物理学科 教授 澤田秀之 氏
日時
令和７年８月21日（木）～22日（金）両日 9：00～17：00
会場
香川産業頭脳化センタービル 専門研修室
定員
15名
受講料
4,950円（税込）
申込方法
研修の詳細について、高度産業人材育成事業（IT研修）全11コースのページをご確認のうえ、申込フォームからお申込みください。