DIVE INTO CODE機械学習コース

DIVE INTO CODE機械学習コースの課題を管理するリポジトリです。

DIVE INTO CODEとは

厚生労働大臣より「専門実践教育訓練指定講座」に指定されたエンジニアスクールです。 機械学習エンジニアコースを2020年10月から2021年1月までの４ヶ月間通学し、卒業しました。 DIVE INTO CODE 機械学習エンジニアコース

学習課題一覧

事前学習

• Week1 Python入門
  • Week1 授業前課題1 Pythonを使ってみよう
  • Week1 授業課題1 曽呂利新左衛門問題
  • Week1 授業課題2 何回折ったら富士山を超えるか問題
  • Week1 授業課題3 栗まんじゅう問題
• Week2 機械学習のための数学
  • Week2 授業前課題1 小麦とチェス盤問題
  • Week2 授業前課題2 ダミーデータの作成
  • Week2 授業前課題3 行列積のスクラッチ
  • Week2 授業前課題4 （任意課題） ダーツ投げ問題
  • Week2 授業課題1 二次元配列と勾配問題
  • Week2 授業課題2 富士下山問題
• Week3 探索的データ分析
  • Week3 授業前課題1 アヤメの分類
  • Week3 授業前課題2 住宅情報の分析
  • Week3 授業課題 信用情報の分析
• Week4 機械学習入門
  • Week4 授業前課題1 アヤメの分類
  • Week4 授業前課題2 住宅価格の予測
  • Week4 授業前課題3 オブジェクト指向の活用
  • Week4 授業課題 信用情報の学習

Term1 機械学習

• Sprint1 機械学習フロー
• Sprint2 機械学習スクラッチ入門
• Sprint3 機械学習スクラッチ 線形回帰
• Sprint4 機械学習スクラッチ ロジスティック回帰
• Sprint5 機械学習スクラッチ SVM
• Sprint6 機械学習スクラッチ 決定木
• Sprint7 機械学習スクラッチ クラスタリング
• Sprint8 アンサンブル学習

Term2 深層学習

• Sprint9 深層学習スクラッチ ニューラルネットワーク
• Sprint10 深層学習スクラッチ ディープニューラルネットワーク
• Sprint11 深層学習スクラッチ 畳み込みニューラルネットワーク1
• Sprint12 深層学習スクラッチ 畳み込みニューラルネットワーク2
• [Sprint13 ディープラーニングフレームワーク1]
  • TensorFlow入門1 基本的な仕組み
  • TensorFlow入門2 ロジスティック回帰実装
• [Sprint14 ディープラーニングフレームワーク2]
  • Keras入門
• Sprint15 論文読解入門
• Sprint16 論文紹介
• Sprint17 公開されている実装を動かす
• Sprint18 データセット作成
• Sprint19 セグメンテーション1
• Sprint20 セグメンテーション2
• Sprint21 自然言語処理入門
• Sprint22 深層学習スクラッチ リカレントニューラルネットワーク
• Sprint23 ゲート付きリカレントニューラルネットワーク
• Sprint24 Seq2Seq