7/29(木)にIoT・AI活用人材育成講座の6日目を開催しました。
大変な大雨にも関わらず、12名の受講者全員が講座に参加いただきました。
![](https://image.jimcdn.com/app/cms/image/transf/dimension=940x10000:format=jpg/path/sf94d9ede52bf4e23/image/i0cc5907ae55298aa/version/1627637104/image.jpg)
カリキュラム
1. 相関関係(続き)
2. 回帰分析(モデルのデータフィッティング)
3. 機械学習入門
4. クラスタリング
5. ニューラルネットワーク
6. 画像認識(実習)
7. ワインの品質評価(実習)
8. テキストマイニング
9. ディープラーニング
10. 強化学習
11. 最新動向
![](https://image.jimcdn.com/app/cms/image/transf/dimension=940x10000:format=jpg/path/sf94d9ede52bf4e23/image/ia44ba275bddb58d8/version/1627637202/image.jpg)
講座内容
始めはデータサイエンスの続きで、相関関係の線形近似や曲線近似について学習しました。
次にディープラーニングの知識として、遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークを学習しました。
実習では、画像認識やワインの品質評価を体験していました。
![](https://image.jimcdn.com/app/cms/image/transf/dimension=940x10000:format=jpg/path/sf94d9ede52bf4e23/image/ic98d113a7724499e/version/1627637284/image.jpg)
実習内容
ディープラーニングの実習として画像認識を、データサイエンスの実習としてワインの品質評価を行いました。
画像認識では、まずは人が見るとおおよそ"5"に見える画像から実際にAIがどのような判定をするのかを体験しました。
その後、多くの画像データを一度に学習させ、未知のデータをどのくらいの精度で判定できるのか実践しました。
ワインの品質評価では、まず2つのパラメータを散布図で表示させ、人間の目からどの程度関連性がありそうか確認しました。
その後、11のパラメータからAIに学習させモデルを作成し、品質の誤差がおおよそ±1前後に収まることを体験しました。
![](https://image.jimcdn.com/app/cms/image/transf/dimension=455x10000:format=jpg/path/sf94d9ede52bf4e23/image/i16ba173c8b3acc14/version/1627637401/image.jpg)
![](https://image.jimcdn.com/app/cms/image/transf/dimension=455x10000:format=jpg/path/sf94d9ede52bf4e23/image/iab3aeaf0b5ac2b98/version/1627637538/image.jpg)
![](https://image.jimcdn.com/app/cms/image/transf/dimension=455x10000:format=jpg/path/sf94d9ede52bf4e23/image/ie15deccd01ae3d9d/version/1627637473/image.jpg)
![](https://image.jimcdn.com/app/cms/image/transf/dimension=455x10000:format=jpg/path/sf94d9ede52bf4e23/image/if4614fcc99938e92/version/1627637584/image.jpg)
あとがき
受講者の皆様、6日間の講座全てにご参加いただきまして誠にありがとうございました。
特に6日目は大雨で講座の教室も大変蒸し暑く、受講された皆様は大変お疲れ様でございました。
今後IoTやAIに関するさらに実践的な講座も検討しております。
そちらの方もぜひ今後ご確認いただき、よろしければお申込みください。