PythonによるAIオンライン講座

＜講座の狙い＞
・目標は、AIによるデータ分析方法・ビジネスへの活用方法の習得です。
・DXデジタル変革推進を担うビジネスパーソン向け、文系の非技術者、DX初心者にも対応した講座です。
・数式ではなく図を用いて解説しますので、未経験者・初心者でも習得が可能です。
＜講座の進め方＞
・講師と受講者の双方向性を重視した講義・演習を基礎から行います。
＜学習項目＞
・ AIの基礎
　知識機械学習とは
　Googlecoraboratory、Jupyterlabの使い方
・Pythonの基礎
　算術演算、比較演算、論理演算、Print関数、コメントアウト、空白
　変数、データの型、関数、組み込み関数
　クラス、継承、モジュール・パッケージ・ライブラリー
・Pythonの応用
　numpy、ndarray、pandas、matplotlibとは、
・教師あり学習
　回帰分析、ロジスティック回帰、ラッソ回帰・リッジ回帰
　K近傍法、サポートベクターマシン、決定木
　ランダムフォレスト、勾配ブースティング
・教師なし学習
　クラスタリング、次元削減、アソシエイション分析
・モデルの検証とチューニング
　評価指標、モデルの評価方法、エンコーディング
　アンサンブル、ハイパーパラメータチューニング
・SQL
　データベースとSQL、SELECT、CRUD、JOIN
・画像処理
　画像データ、画像処理、深層学習モデルの概要
　　画像分類、物体検出
・自然言語処理
　　形態素解析、Bag-of-Words、コサイン類似度
　　tf-idf、Word2Vec、BERT
・Webスクレイピング・WebAPI
　　HTML、Beautiful Soup、CSS、TwitterAPI
・Webアプリ作成
　　Streamlitとは、Streamlitの機能、デプロイ
・音声処理
　　波形データの可視化、スペクトログラム
　　音声認識、テキスト音声合成
・異常検知
　　ホテリングのT2法、Ｋ近傍法
　　one-class SVM、オートエンコーダー

受講料	有料
標準学習時間	28時間11分
修了証発行	あり
受講形態	完全オンライン制
団体申込み	あり
法人請求	あり