本講義では、世の中に浸透している機械学習や人工知能の基礎を知り、ビジネスシーンで活用できる実践的なスキルや知識を習得していくことを目的としています。数学の知識がなくても分かりやすいようにすることで、あまり身構えず受講できるような構成となっています。
・データ分析やAI開発の担当社員およびその実務管理者
・業務のデジタル化を推進する担当社員およびその実務管理者
・マーケット分析や事業戦略の担当社員および推進リーダ
・新しいテクノロジーの習得を通じてキャリア形成を加速させたい中堅社員
・AIが役立つ可能性のあるビジネスインテリジェンスまたはデータ分析の業務に携わるデータサイエンティスト・アナリスト
・ビジネスにおけるAI活用の進展を目の当たりにして、キャリアアップを真剣に考える方
機械学習とはなにか、基礎知識をはじめ、機械学習の種類やその違いを学ぶ
データの準備から評価まで一貫して教師あり学習の回帰を行い、実践的な知識を身につける
実際に機械学習がどのように使われているのか、また機械学習の種類の特性を学ぶ
データの準備から評価まで一貫して教師あり学習の分類を行い、実践的な知識を身につける
教師あり学習の回帰と分類について、プログラミングを通して学ぶ
過学習への理解を深めつつ、モデルの評価や精度向上の方法などを学ぶ
教師なし学習と強化学習について,プログラミングを通して学ぶ
モデル改良やモデルの解釈、運用に向けての実践的な知識を学ぶ
機械学習基礎編のまとめと、機械学習を取り巻く環境の変化や説明可能なAIなどの知識を学ぶ
クラスタリングを実施し、必要なデータの整備や結果の確認、活用について学ぶ
実際のビジネスシーンで機械学習プロジェクトを行うにあたって必要な知識を学ぶ
次元削減を実施し、必要なデータの整備や結果の確認、活用について学ぶ
機械学習を行う際に用いるデータについて、どのようにデータを確認し加工するかを学ぶ
実際にビジネスシーンで機械学習を活用していくのに必要な知識を学ぶ
機械学習に必要なデータの前処理について、プログラミングを通しながら実践知識を学ぶ