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・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，Raspberry Pi 5 / 8GB，実習環境書き込み済SDなどを含むすべての部材が付属します．
・Raspberry Pi 5 / 8GB以上をお持ちの方，または準備可能な方は，『コースB：データ実習［Webinar/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．

本セミナで配布する実習キット

1. Raspberry Pi 5 / 8GB
2. microHDMI-HDMI変換ケーブル
3. 5.1V 5A ACアダプタ
4. ケース＆ヒートシンク＆ファン
5. 環境設定済みマイクロSDカード(128GB)

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）