本ウェビナの詳細>>

・開催日時：11月22日(土) 10:00～17:00 LIVE受講 / 11月23日～11月28日 見逃し配信
・講師：池田 浩昭

ご購入の前に

・本コースには，実習キットが付属されません．
・Raspberry Pi 5 / 8GBを含む部材が必要な方は，『コースA：フルキット実習［Webinar/KIT/data］版がおすすめです．
・本ウェビナに申し込んだ方は，見逃し配信による録画受講も可能です．
・実習キットは講演の10日前までに，講義テキストは講演の3日前までにメールにて送付予定です．
・講義テキスト，ソースコード類は1人1ライセンスです．

講義内容

(1) 機械学習とは
・機械学習の概要
・機械学習と従来の計算処理の違い
・機械学習の分類
・機械学習のアルゴリズムの説明
・機械学習の実例（プリント基板の配線情報から放射電界を予測）
(2) 機械学習の応用事例（座学）
・差動線路のZoddとZevenを配線情報から予測（順問題・回帰）
・目的のZodd・Zevenになる差動線路の配線情報を予測（逆問題・回帰）
・3組の差動線路のSパラメータを配線情報から予測（順問題・回帰）
・3組の差動線路の特性を最適化（最適化問題）
・TDR波形から回路構成を予測（分類）
・近傍電磁界を分類（クラスタリング）
(3) 機械学習の応用事例（実習）
(4) 機械学習に必要な環境
(5) データ処理（実習）