昨今、デジタルの進化によりデータ活用が重要な意味合いを持つようになりました。IoT(Internet Of Things)では、センサー等で取得・蓄積されたデータを利活用するには、データを分析する能力が重要視されています。現場から収集されたデータは処理するにあたり、今後、人工知能（AI）の技術が必要となり、社会の中でますますその価値を発揮していきます。
今回、その要素技術である機械学習（マシンラーニング）を学ぶことで、今後のＩｏＴ活用を推進すること目的に本講座を開催いたします。
詳細
１．講座：
IoT・AI実践講座（人工知能・機械学習編）
２．時間：２日間（１２時間）
１０：００～１７：００の開催を予定
３．場所：オンライン（Zoomを予定）
参加企業会議室 または 自席
４．定員：最大２０名（人数によりサブ講師付き）
５．講師：
株式会社サートプロ IoT・AI技術講師
６．対象者：
ＩＴ企業に勤める方やＩｏＴサービスを行っている方で、人工知能や機械学習の手法を学習したい方
７．目的：
IoT(Internet Of Things)では、センサー等で取得・蓄積されたデータを利活用するには、データ分析が重要となります。
収集されたデータは処理するにあたり、今後、人工知能（AI）の技術が必要となります。
今回、その要素技術である機械学習（マシンラーニング）を学ぶことで、今後のＩｏＴ活用を推進すること目的に本講座を開催いたします。
８. 環境：
パソコン
・インターネットが利用できること
・Zoomが利用できること
・カメラ・マイクが付いていて利用できること
・Google Colaboratory ツールのためGoogleアカウントを用意できること
※企業様によって利用できない場合、準備致します（オプション）
９．カリキュラム：
（１）人工知能概論
• AI の定義
• AI 研究の歴史
• AI 利用動向と事例
（２）機械学習の基礎
•学習の種類
•機械学習のプロセス
•機械学習モデルの評価
（３）ハンズオン準備
•ハンズオン環境の説明（Google Colaboratory）
• Python の基礎
• Colaboratory の使い方
•ハンズオン：グラフ表示プログラム
（４）機械学習の理解
•代表的な機械学習ライブラリー
• scikit-learn の概要
•ハンズオン：線形回帰（Linear Model）
•ハンズオン：クラス分類（SVM）
（５）実践的な機械学習の利用
•ハンズオン：気象データによる電力消費量予測
（６）深層学習の基礎
•ニューラルネットワーク
•ディープラーニングのアプローチ
•画像認識への応用
（７）深層学習の理解（120 分）
•代表的な深層学習ライブラリー
• Keras の概要
•ハンズオン：手書き文字の識別（CNN）
（８）実践的な深層学習の利用（120 分）
•エアライン乗客数の予測（LSTM）
•時系列データの異常検知（AutoEncorder）
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