Pythonで学ぶＡＩ活用入門
特別受講料: 22,000 円
一般受講料: 24,200 円
講座コード:E45
受講期間:3ヶ月
難易度:入門レベル 初級レベル
こんなコースです
実践的AI基礎講座―具体的に機械学習の概念と利用法がわかる
これからAIの活用を考えている技術者の方を対象とし、現在AIの代表的技術である機械学習に焦点をあて、どのようにプログラミングしていくのか、その概観を学ぶ講座です。
Python言語の機械学習ツールを利用して、ひととおり機械学習のプロセスを回す際に気をつけるべきポイントを解説します。
- AIの概要を学び、機械学習の基本的な考え方、各手法の特徴とともに利用手順を学びます。
- 「教師あり学習」と「教師なし学習」の概要―手順をPythonの機械学習ツールの利用例を通じて理解します。
- ディープラーニングの概要とツールの利用例を学びます。
ねらいと特色
- 機械学習の考え方や概念が、具体例を通して理解できます。
- 豊富な事例で、代表的機械学習ツールであるPythonのscikit-learnの基礎的利用法がわかります。
- ディープラーニングツールKerasの基本的利用法がわかります。
- データをどのように識別していくのか、その方法を具体的に学びます。
教材構成
- テキスト：１冊（電子ブック対応）
- レポート回数：３回（Web提出可）
- データダウンロードサービス
主な項目
| No. | 主 な 項 目 |
|---|---|
| 1 |
第1章 AIの概要AIとは 第2章 機械学習の概要機械学習とは 第3章 機械学習の基本的な手順機械学習の流れ 第4章 Pythonによる機械学習の手順プログラミング環境準備 |
| 2 |
第5章 教師あり学習［１］識別（１）: 決定木学習決定木学習の基礎 識別（２）: ナイーブベイズ分類器統計的機械学習とは 識別（３） ロジスティック回帰ロジスティック回帰の基礎 第6章 教師あり学習［２］識別（４）: ニューラルネットワークニューラルネットワークの基礎 識別（５）: サポートベクタマシンサポートベクタマシンの基礎 回帰線形回帰 |
| 3 |
第7章 教師なし学習クラスタリング階層型クラスタリング 異常検知異常検知の基本的な考え方 第8章 ディープラーニングディープラーニングの概要 |
