DIVE INTO CODE機械学習コース + 卒業後の取り組み

DIVE INTO CODE機械学習コース課題、卒業後の取り組みを管理するリポジトリです

Term0 Pre Training

• 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 アヤメを分析しよう
  • Week3授業前課題2 住宅価格を予測しよう
  • Week3授業課題 信用情報を分析しよう

• Week4 機械学習入門

  • Week4授業前課題1 アヤメを分類
  • 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 Machine Learning

• Sprint0課題 機械学習スクラッチ入門
• Sprint1課題 機械学習フロー
• Sprint2課題 機械学習スクラッチ線形回帰
• Sprint3課題 機械学習スクラッチ ロジスティック回帰
• Sprint4課題 機械学習スクラッチ SVM
• Sprint5課題 機械学習スクラッチ 決定木(深さ指定)
• Sprint6課題 機械学習スクラッチ クラスタリング
• Sprint7課題 アンサンブル学習

Term2 Deep Learning

• Sprint8課題 深層学習スクラッチ ニューラルネットワーク
• Sprint9課題 深層学習スクラッチ ディープニューラルネットワーク
• Sprint10課題 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
• Sprint11課題 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
• Sprint12課題 ディープラーニングフレームワーク1
• Sprint13課題 ディープラーニングフレームワーク2
• Sprint14課題 論文読解入門
• Sprint15課題 論文紹介
• Sprint16課題 公開されている実装を動かす
• Sprint17課題 データセット作成
• Sprint18課題 セグメンテーション1
• Sprint19課題 セグメンテーション2
• Sprint20課題 自然言語処理入門
• Sprint21課題 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
• Sprint22課題 ゲート付きリカレントニューラルネットワーク
• Sprint23課題 Seq2Seq

Term3 Engineer Project

• Sprint24 グループ課題（途中まで）
• Sprint25 個人課題
• Sprint25 参考文献
• Sprint25 参考github

卒業後の取り組み

• kaggle ARC
• AtCoder