昨年度までの内容†
2019年度 日程・内容†
| 回 | 日付 | 内容 | 教科書 |
| 第01回 | 10/01 (火) | ガイダンス | |
| 第02回 | 10/08 (火) | Python入門（1） | やさしいPython 1〜5 |
| 第03回 | 10/15 (火) | Python入門（2） | やさしいPython 7〜8 |
| 第04回 | 10/29 (火) | データ処理の基礎 | やさしいPython 12＋α |
| 第05回 | 11/05 (火) | 回帰分析 | 機械学習の基本と仕組み 2 |
| 第06回 | 11/16 (土) | 重回帰分析とロジスティック回帰 | 機械学習の基本と仕組み 2＋α |
| 第07回 | 11/19 (火) | 階層化クラスタリング | 機械学習の基本と仕組み 3 |
| 第08回 | 11/26 (火) | k-means法 | 機械学習の基本と仕組み 3 |
| 第09回 | 12/03 (火) | 主成分分析 | 機械学習の基本と仕組み 4 |
| 第10回 | 12/10 (火) | SVM | 機械学習の基本と仕組み 5 |
| 第11回 | 12/17 (火) | 決定木とランダムフォレスト | 機械学習の基本と仕組み 5 |
| 第12回 | 12/24 (火) | ディープラーニングの概要（1） | 機械学習の基本と仕組み 6 |
| 第13回 | 01/14 (火) | ディープラーニングの概要（2） | 機械学習の基本と仕組み 6 |
| 第14回 | 01/21 (火) | ディープラーニングの概要（3） | 機械学習の基本と仕組み 7 |
| 第15回 | 01/28 (火) | 実習とまとめ | |
2018年度 日程・内容†
| 回 | 日付 | 内容 | 備考 |
| 第01回 | 09/25 (火) | ガイダンス | |
| 第02回 | 10/02 (火) | | |
| 第03回 | 10/09 (火) | | |
| 第04回 | 10/16 (火) | | |
| 第05回 | 10/23 (火) | | |
| 第06回 | 10/30 (火) | | |
| 第07回 | 11/06 (火) | | |
| 第08回 | 11/13 (火) | | |
| 第09回 | 11/20 (火) | | |
| 第10回 | 11/27 (火) | | |
| 第11回 | 12/04 (火) | | |
| 第12回 | 12/11 (火) | | |
| 第13回 | 01/08 (火) | | |
| 第14回 | 01/15 (火) | | |
| 第15回 | 01/22 (火) | | |
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