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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「最適解を高速応答！Linuxで作る電子回路設計AI」（2025年11月22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/data］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

1. 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)
2. 講義動画346分
3. 解説329頁
4. 実習用ソースコード

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）