概要
本講座は、PythonとJupyter Notebookを使ってAI・機械学習の基礎を学習していく講座です。スベトラーナ・小百合・ベレフスカヤ(CV：上坂すみれ, イラスト：ヤスダスズヒト)と一緒に学習を進めていきます。画像処理や話者認識をおこなうAIを作成します。
身につけられること
Python、Jupyter Notebook、Matplotlib、Numpy、Pandas、OpenCV、scikit learn、LibROSAなどのライブラリ活用して、分類や回帰分析などの問題を解決する教師あり学習の基礎や、K近傍法(K-NN)による教師あり学習、SVMやフーリエ変換を活用した話者認識の手法などを身につけることができます。
対象者
Pythonの基礎的な文法を身につけている方が対象となります。Python入門編に先に取り組んでいると学習をスムーズに進めることができます。
学習ステータス
Lv.1
レッスン完了数
0 / 2レッスン
演習課題完了数
0 / 15問
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レッスン一覧
このレッスンでは、機械学習の概要を学習します。Pythonの機械学習ツールを使って画像を分類し、機械学習の手順の全体像をつかみましょう。
全6チャプター
演習課題 全7問
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chapter 1
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chapter 2
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chapter 3
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chapter 4
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chapter 5
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chapter 6
このレッスンでは、機械学習で音声認識をします。音声データから特徴量を抽出する方法を学習し、SVMで分類します。
全6チャプター
演習課題 全8問
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chapter 1
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chapter 2
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chapter 3
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chapter 4
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chapter 5
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chapter 6