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ご購入の前に
・本コースには，Raspberry Pi 5 / 8GB，実習環境書き込み済SDカードなどを含むすべての部材が付属します．
・Raspberry Pi 5（8GB以上）をお持ち，またはご準備可能な場合は，『［VOD/KIT/data］版（キット非付属版）がおすすめです．
・LIVEセミナ「AI×電子回路設計 実践シリーズ 第1回 | AIはどうやって設計を学ぶのか」（2026年7月31日）を受講された方は，特別価格15,400円でお求めいただけます．以下からお申込みください．
・［VOD］キット非付属版【リピート学習割引】
・VOD，解説テキスト，ソースコード類は1人1ライセンスです
・その他の免責事項
仕様
- Raspberry Pi 5 / 8GB，microHDMI-HDMI変換ケーブル，5.1V 5A ACアダプタ，ケース＆ヒートシンク＆ファン，実習環境設定済みマイクロSDカード(64GB)
- 講義動画306分
- 解説250頁
- 実習用データ
講義内容
(1) 機械学習の概要
・AI・機械学習・深層学習の違い，機械学習の訓練と推論
・従来のプログラミング・計算処理との違い
(2) 機械学習の分類とアルゴリズム
・分類・回帰・クラスタリングの概要と電磁界シミュレーションへの応用
・決定木，ランダムフォレスト，勾配ブースティング，ニューラルネットワーク
・K-means法によるクラスタリング，多目的変数に対応した遺伝的アルゴリズム
(3) 電磁界シミュレーションと機械学習による差動線路の特性予測
・FreeFem++による電磁界シミュレーションと奇モード・偶モードインピーダンスの計算
・配線情報からのZodd・Zeven予測（順問題），目標インピーダンスからの配線条件予測（逆問題）
・ニューラルネットワークとランダムフォレストによる予測結果の比較・評価，配線条件の最適化
(4) Raspberry Pi 5の使い方
・基本操作，画面設定，エディタ・回路シミュレータの利用
・SSHによる外部端末からの接続，Jupyter Lab・Notebookの利用
(5) FreeFem++による電磁界シミュレーションと訓練データの作成
・差動線路の形状・材料・境界条件・メッシュの設定と電位・電界・磁界・特性インピーダンスの計算
・計算結果・訓練データの出力，ParaViewによる各種分布の可視化
・訓練・検証・テストデータの作成
(6) Pythonを使った機械学習の実習
・Pandas，NumPy，Matplotlib，Scikit-learn，TensorFlow，Scikit-rfの利用
・Jupyter Notebookによるデータ処理・機械学習
・配線情報からのZodd・Zeven予測（順問題），Zodd・Zevenからの配線情報予測（逆問題）
(7) Unix/Linuxのシェルスクリプト実習
・Unix/Linuxの基本コマンド
・シェルスクリプトの基本，Awkによる複数ファイル・データの処理