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新卒SE、1年間で機械学習エンジニアを目指す
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新卒SE、1年間で機械学習エンジニアを目指す

発売日: 2020年11月20日
想定ページ数: 198ページ
ISBN: 9784844378907
ダウンロード: PDF EPUB
本書は専門学校出身の新卒SEが独学で機械学習の勉強を行い、約1年間の勉強の末に機械学習エンジニアになるまでに行った勉強内容と、独学で勉強した際に実装した機械学習のモデルを解説したものです。何を勉強すればいいのか?機械学習で用いられる数学の解説、機械学習の学習アルゴリズムの解説などが一冊に詰め込まれています。さらに、プログラミングをしないで機械学習の実装も紹介しているのでエンジニアではないあなたも機械学習のモデルを構築することが出来ます。

【目次】
1章:機械学習で利用される主な数学知識について
2章:Pythonの環境構築と言語学習
3章:ゼロから作るDeep Learningを勉強してみた
4章:NNCを利用して学習モデルの構築
5章:Chainer
6章:クラウドサービスを使って機械学習環境の構築
7章:Pytorch

目次

はじめに
人工知能とは
機械学習の種類の例とその違いについて
1章 機械学習で利用される主な数学知識について
1.1 行列・ベクトル
1.2 確率・統計
1.3 微分・積分
2章:Pythonの環境構築と言語学習
2.1 Pythonの学習環境の構築
2.2 ライブラリーの利用方法
2.3 matplotlib
2.4 pandas
2.5 Jupyter Notebook
3章:ゼロから作るDeep Learningを勉強してみた
3.1 パーセプトロンとは
3.2 パーセプトロンの実装
3.3 ニューラルネットワークについて
4章:NNCを利用して学習モデルの構築
4.1 NNCのインストール
4.2 NNCを用いてニューラルネットワークを作成
4.3 NNCで作成したニューラルネットワークを実行
4.4 NNCで作成したモデルの解説
5章:Chainer
5.1 Chainerの概要
5.2 Chainerを用いて機械学習の実装を行う
6章 クラウドサービスを使って機械学習環境の構築
6.1 google colaboratoryを利用した機械学習環境
6.2 GCPを利用した機械学習環境の構築
7章 Pytorch
7.1 chainerとPytorchについて
7.2Pytorchのインストール
7.3 Pytorchの使い方と仕様について
7.4 pytorchを使用してMNISTを学習させるモデルを作る。
終わりに

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