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ノーコード AI モデル構築コース
ノーコードでテーブルデータに対して、様々な種類の AI モデルの実践方法を学ぶコースです。 ビジネス層であっても簡単な PoC を実行することが可能となり、円滑にプロジェクトを進めることができます。 【スケジュール】 ▪AI 開発の全体像 ・AI・機械学習の基礎 ・AI 開発の流れ ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発① ・回帰モデルの実装 ・結果の解釈 ・精度向上のためのアプローチ ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発② ・データの追加 ・機械学習実装のポイント ▪演習① ・回帰モデルの演習 ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発 ③ ・分類モデルの実装 ・結果の解釈 ・精度向上のためのアプローチ ▪演習② ・分類モデルの演習 ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発④ ・クラスタリングの解説 ・クラスタリングの実装 ・クラスタリング結果の解釈 ▪演習③ ・クラスタリングの演習 法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきまし
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
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データベース設計コース
取得するデータに応じて、複数のアプローチを用いてデータベースの設計方法を理解するためのコースです。 データ分析の設計段階に必要な知識を得ることが出来ます。 【スケジュール】 ▪イントロダクション ・イントロダクション ▪ER 図 ・ER 図概要 ・エンティティやアトリビュート ・リレーションシップ ・アプローチの種類 ▪トップダウンアプローチ ・流れの確認 ・ER 図の作成 ・主キーの決定 ・正規化 ▪ボトムアップアプローチ ・流れの確認 ・アトリビュートの決定 ・テーブルの構成 ・ER 図の作成 ▪演習 ・トップダウンアプローチを用いた演習 ・ボトムダウンアプローチを用いた演習 ・実践演習 法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては 講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。 【研修費用テーブル】5~10名:¥500,000 / 11~15名:¥600,000 / 16~20名:¥700,000 / 21名
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
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UiPath Studio ハンズオンコース
世界中で利用されている RPA ツールの 1 つである UiPath Studio の基礎から応用まで幅広く操作方法を学ぶ講座。操作方法を習得する中で、実業務を意識したケースとして、Excel の操作方法やブラウザの操作方法、メールの自動送信などを取り扱っている。また中長期的な活用を踏まえ、エラーハンドリングやワークフロー設計のポイントまで網羅。 【スケジュール】 ・UiPath Studioの基本操作 ・インストール ・画面構成の確認 ・設定画面の確認 ・モダンデザインとクラシックデザイン ・ワークフローの作り方 ・アクティビティ配置による実装 ・レコーディングによる実装 ・変数とデータ型 ・条件分岐・反復処理 ・フローチャート ・他アプリとの連携 ・Excel ファイルの操作 ・DataTable の操作 ・ファイルや範囲を変数で指定する方法 ・ブラウザの自動操作 ・スクレイピング ・オブジェクトリポジトリ ・演習 ・ワークフローの公開 ・ワークフローの呼び出し ・引数の実装 ・Outlook
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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G 検定対策テスト
JDLA 提供 G 検定合格のための事前確認テストです。G 検定の出題範囲を幅広く網羅した 100 以上の問題を通して、理解度の確認や学習にご活用頂けます。G 検定合格を目指す方、AI に対する理解度を確認したい方にオススメのコースです。 【スケジュール】 ▪AI とは ・AI の定義 ・AI の歴史 ・AI の動向(探索・推論) ・AI の動向(知識表現) ・機械学習・深層学習 ・AI の問題点 ▪基礎数学 ・数理統計 ▪機械学習の手法 ・教師あり学習 ・教師なし学習 ・強化学習 ・モデルの評価 ▪ディープラーニングの概要 ・ニューラルネットワークとディープラーニング ・ディープラーニングのアプローチ ・開発環境とデータ ・活性化関数 ・学習の最適化 ・さらなるテクニック ▪ディープラーニングの手法 ・CNN ・生成モデル ・画像処理の応用タスク ・自然言語処理 ・音声処理 ・深層強化学習 ▪ディープラーニングの周辺知識 ・
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
- ITSS+
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ユーザー調査実践コース
システムの UI/UX 改善のための調査方法から実践を学ぶコースです。 ワークショップを活用しながら、実際に現場で使える力を身につけていきます。 【スケジュール】 ▪ユーザー調査とイントロダクション ・ユーザー調査とインタビュー ▪インタビューのフレームワーク ・項⽬の整理 ・ラポール形成のテクニック ・フレームワークの実践ミニワーク ▪インタビューの準備 ・参加者のリクルーティング⽅法 ・フィールドガイドの作成 ・インタビューの注意事項 ・中間ワーク ▪インタビューのテクニック ・現場での振る舞い ・円滑に進めるテクニック ・多くの質問を引き出すテクニック ・質問を引き出すためのミニワーク ▪インタビューの記録 ・インタビューの記録⽅法 ・インタビュー後の整理 ・インタビュー記録ミニワーク ▪インタビューデータの分析 ・分析⼿法の紹介 ・インタビュー考察ミニワーク ▪最終ワークショップ 法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては 講座 URL の
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
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DX プロジェクトマネジメント実践コース
DX プロジェクトを先導していく方に向けた研修です。 DX の特徴を理解した上で、事例を交えながら DX プロジェクトの計画策定から実行管理を習得します。 【スケジュール】 1日目 計画策定パート ▪プロジェクトマネジメントとは何か ・ 身の回りのプロジェクトマネジメントに触れる(個人) ・ プロジェクトマネジメントの全体像を把握し、 DX との関係性を理解する ▪ステークホルダーマネジメント ・ 重要なステークホルダーを特定する(個人) ・ 多様なステークホルダーの視点を理解する(グループ) ・ 他社と提携して業務を推進する ▪リスクマネジメント ・ 様々なリスクを洗い出す(個人) ・ リスクを評価して対応策を立案する(グループ) ・ DX に特有のリスクを押さえる ▪スコープマネジメント ・他のプロジェクトとの関係性を把握する ・計画策定段階におけるスコープを定める ・スコープの拡大に備える(個人) ▪スケジュールマネジメント ・ガントチャートを作成する ・進捗管理の方法を設定する(グループ) 2日目 実行管理パート ▪リスクマ
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
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SQL 入門コース
SQL に関する演習を通じてデータベースの取り扱いを定着させるコースです。 単なる SQL 操作に加え、データベースと BI ツールの連携もわかりやすく学ぶことが出来ます。 【スケジュール】 9:30 - 10:30 イントロダクション ・データエンジニアリングとは ・データエンジニアの位置づけ ・データ解析に必要な基礎知識 10:30 - 12:00 SQL入門 1 ・データベースとは ・SQL とは ・テーブルとは ・PostgresSQL の導入 ・PostgreSQL の基本操作 ・PostgreSQL によるデータ集計 13:00 - 14:00 SQL 入門 2 ・条件関数 ・条件抽出 14:00~15:30 SQL 入門 3 ・with 句/サブクエリ句/View 句 ・演習 15:30 ~ 17:00 NoSQL 入門 ・NoSQL とは ・NoSQL と SQL の違い/使い分け ・MongoDB の導入 ・基本的な使い方 17:00 - 17:30 アウトロダクション
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
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Power Automate Desktop ハンズオンコース
Power Automate Desktop の基礎から応用まで幅広く操作方法を学ぶ講座。操作方法を習得する中で、実業務を意識したケースとして、メールの自動送信や OCR の実装などを取り扱っています。 【スケジュール】 ・Power AutoMate Desktop の基本操作 ・インストール ・画面構成 ・フローの作成・実行方法 ・トリガーとアクション ・変数とデータ型 ・リストと配列 ・Power AutoMate Desktop の活用例 ・メールの自動送信 ・OCR によるテキスト抽出 ・マウスの自動化 ・ブラウザの自動操作 ・スクレイピング ・Power Automate の応用 ・在庫確認フローの作成 ・条件分岐・反復処理 ・テキストの抽出・書き込み ・作成したフローの活用方法 ・Power Automate と Excel の活用 ・Excel 自動化ケースの紹介 ・Excel の基本操作 ・Excel データの記入 ・Excel と外部データの連携
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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データサイエンス実践コース(eラーニング)
データ分析に必要な統計と数理の基礎から実践まで実データ演習を通して体系的に学ぶコースです。課題を特定し、仮説検証、分析結果の解釈やレポーティングを行い、ビジネスで活用できるデータサイエンスの基礎を習得します。 【学習内容】 ▪ イントロダクション - データサイエンス ・イントロダクション ▪ データ分析1 ・課題への気付きとデータの取得・構造化 ・探索的データ分析 ▪ データ分析2 ・確証的データ分析 ・データ分析の実践 ▪ 多変量解析1 ・多変量解析の基礎 Ⅰ ・多変量解析の実践 Ⅰ ▪ 多変量解析2 ・多変量解析の基礎 Ⅱ ・多変量解析の実践 Ⅱ ▪ 多変量解析3 ・多変量解析の基礎 Ⅲ ・多変量解析の実践 Ⅲ ▪ 多変量解析4 ・多変量解析の実践 Ⅳ ▪ 章末テスト ・章末テスト
株式会社キカガク
- 講座レベル3
- ITSS+
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IT・ソフトウェア基礎コース
ITとデジタル、DX 人材になるための体系的な知識を習得を目指すコースです。コンピュータを操作する技術や Web 技術の基礎、ネットワーク、セキュリティに関する技術的な知識を理解する能力を身に付けます。 【学習内容】 ▪ コンピュータとプログラム1 ▪ コンピュータとプログラム2 ▪ コンピュータとプログラム3 ▪ コンピュータとプログラム4 ▪ コンピュータとプログラム5 ▪ Web の基礎技術1 ▪ Web の基礎技術2 ▪ Web の基礎技術3 ▪ Web の基礎技術4 ▪ Web の基礎技術5 ▪ システム開発と情報セキュリティー1 ▪ システム開発と情報セキュリティー2 ▪ システム開発と情報セキュリティー3 ▪ システム開発と情報セキュリティー4 ▪ システム開発と情報セキュリティー5
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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ChatGPT 活用コース エンジニア層向け
Azure OpenAI Serviceや ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルを身につけるコースです。 実際に手を動かしながら、ChatGPT を活用し業務への応用を体験します。 ※ 法人・団体のみが対象となるコースです ※ 受講にあたっては、ディスプレイを2画面ご用意されることを推奨します 【学習内容】 ・イントロダクション ・ChatGPT の活用事例 ・ChatGPT の仕組み概要1 ・ChatGPT の仕組み概要2 ・プロンプトエンジニアリングの基礎 ・ハンズオンで実践 ・Zero-Shot Learning とは ・Few-Shot Learning とは ・チェインオブソートとは ・API とは? ・Python + API の活用演習 ・オプション:Streamlit によるアプリ開発 ・自社データの活用にむけて ・LangChain ・Semantic-Kernel ・ディスカッションテーマに対する ChatGPT 活用演習
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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ChatGPT 活用コース ビジネス層向け
Azure OpenAI Serviceや ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルを身につけるコースです。 実際に手を動かしながら、 ChatGPT を活用し業務への応用を体験します。 ※ 法人・団体のみが対象となるコースです ※ 受講にあたっては、ディスプレイを2画面ご用意されることを推奨します 【学習内容】 ・イントロダクション ・ ChatGPT の活用事例 ・ ChatGPT の仕組み概要 ・プロンプトエンジニアリングの基礎 ・ハンズオンで実践 ・Zero-Shot Learning とは ・Few-Shot Learning とは ・チェインオブソートとは ・ API とは? ・ ChatGPT を使った会話活用実践 ・自社データの活用にむけて ・ディスカッションテーマに対する ChatGPT を活用実習
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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AI-900 資格試験対策コース
AI-900 Azure AI 入門 はAIの基礎からAzureを使用したクラウド AI サービスまで幅広く学べる資格対策講座です。 AI の全体像とクラウドを用いた AI の活用方法を学びましょう。 【学習内容】 ▪ イントロダクション ・コース概要 ・テスト概要 ▪ AI入門 ・AIとは ・機械学習のタスク ▪ Microsoft と AI ・MicrosoftとAI ▪ Azure AI サービス ・Azure AI サービス ・Azure Machine Learning ▪ Cognitive Services ・視覚サービス ・Cognitive Services の仕組み ・音声サービス ・言語サービス ▪ 模擬テスト ・テスト1 ・テスト2 ・テスト3 ・テスト4 ・テスト5 ▪ 資格取得に向けて ・資格取得に向けて
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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データサイエンス入門コース
プログラミングなしで、データ分析に必要な基礎知識を速習する入門コースです。データサイエンスの基礎から、データ分析プロジェクトの進め方まで体系的に学べる内容です。 【学習内容】 ▪ データサイエンスとは ・はじめに ・データサイエンスが注目される背景 ・AI とデータサイエンス ・AI と機械学習 ・生活の中でのデータサイエンス ・ビジネスにおけるデータサイエンス ▪ データの基礎とデータ分析の基礎 ・データの種類 ・データの保管 ・統計基礎 ・データの罠 ▪ データ分析の実践 ・データ活用のプロセス ・STEP1 : 課題への気付き ・STEP2 : データの収集・構造化 ・STEP3 : 探索的データ分析 データの集計と可視化 ・STEP3 : 探索的データ分析 データの相関 ・STEP4 : 統計分析 検定 ・STEP4 : 統計分析 多変量解析1 ・STEP4 : 統計分析 多変量解析2 ・STEP5 : 分析結果の解釈 ▪ データ活用の注意事項 ・データ活用の注意事項 ・データにまつわる法律 ・さいごに
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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DX ファーストステップコース
DX とは何か?なぜ必要なのかといったことを学べるコースです。 DX の基本を学び、DX 推進への第一歩を踏みだすための内容となっています。 【学習内容】 ▪ イントロダクション ・イントロダクション ▪ DX の推進とビジネストレンド ・DX とは ・DX が与えるビジネスインパクト ・DX による社会変革とビジネスパーソン ▪ DX による企業の変革 ・DX の推進のながれ ・DX を推進する組織体制 ・DX を推進する人材と制度 ▪ DX を支える根幹技術 ・IoT の基礎 ・クラウドの基礎 ・データサイエンスの基礎 ・AI の基礎 ▪ DX 推進の実例 ・DX 活用事例 ▪ アウトロダクション ・アウトロダクション
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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身近な事例でわかる IT 入門コース
IT の知識が実際の身近な世界に直結することを実感できるコースです。 具体的なシーンや事例をもとに、なぜ IT 知識が重要か理解する能力を身につけることができます。 【学習内容】 ▪ イントロダクション ▪ ファイル・アプリケーションの操作 ・ダウンロードとインストール ・保守運用とバージョン ・OS とは ・拡張子とは ・文字コードとは ・ストレージとその弊害 ・章末問題 ▪ データの保存や基本的なサービスの活用 ・データ保存の仕組み ・ディレクトリの考え方 ・プロセスの稼働とマシンリソース ・クラウドと物理デバイス ・プラグインとアドオン ・メールとチャット ・章末問題 ▪ 身の回りのデービスの危険性 ・履歴の保存とその危険性 ・IP アドレスとは ・シングルサインオンとは ・章末問題 ▪ 不便に見える規制やルールの理由 ・不正アクセス対策 ・パスワード ・インターネットの安全性 ・PC とスクリーンの接続 ・章末問題 ▪ アウトロダクション
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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Excel 初級~上級ハンズオンコース
Excel の初歩的な知識から、関数による基礎的な業務効率化、データ可視化等による基礎的なデータ分析まで学習していくコースです。 Excel 初心者から学べ、手を動かしながら体系的に学習していくことで業務への活用を目指します。 【学習内容】 ▪ イントロダクション ・イントロダクション ▪ データの入力と集計 ・入力と集計の基礎 ・オートフィル ・ショートカットキーの基礎 ・行と列の挿入 ・数式の確認 ・代表的なエラー ・セルの書式設定 ・セルの注釈 ・セルの配置 ・演習 1 ▪ データの検索と整理 ・データの検索 ・参照と検索 ・データの置換 ・シートの複製 ・フィルタ ・演習 2 ▪ データの連携 ・参照の活用 ・複合参照 ・参照の注意点 ・演習 3 ▪ ショートカットキーでの操作 1 ・ショートカットキーの活用 1 ・ショートカットキーの応用 ▪ データの共有 ・ファイルの共有 ・シートの保護 ▪ 表の作り方 ・セルの行の高さと桁の表示 ・枠線と揃え ・フォントと背景色 ・条件付き書式の基礎 ・条件付き書
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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PBLパッケージ_製造業特化型
製造業の現場で本当に必要とされる領域に絞ったデータサイエンスや機械学習を集中的に学べるコースです。 多変量解析、画像処理、時系列解析、最適化など専門領域を演習を通じて身につけることができます。 ・Python を用いてデータの収集・加工・可視化・分析を一貫して実装できる ・Python を用いた機械学習アルゴリズムの実装・適切な評価ができる ・Python を用いた深層学習アルゴリズムの実装ができる ・作成した深層学習アルゴリズムを適切に評価できる ・事前学習済みモデルを用いた画像認識の実務適用可能な深層学習アルゴリズムを実装できる ・製造業に特化した AI 活用に関する重要なポイントを押さえられている
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- 講座レベル4
- Reスキル
- ITSS+
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DXを推進するAI・データサイエンス人材育成コース
データサイエンスの技術を網羅的に習得し、実践できるまでを目指します。 データ分析・機械学習・ディープラーニングを学習し、途中に演習を多く含める講座です。 ・Python を用いてデータの収集・加工・可視化・分析を一貫して実装できる ・探索的データ分析を通して課題を創出できる ・課題をもとに適切なデータ分析、仮説の検証や理論の反証ができ、結果を正しく解釈できる ・Python を用いた機械学習アルゴリズムの実装ができる ・自ら課題を設定し、自走することができる
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- 講座レベル4
- Reスキル
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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Python&機械学習入門コース
AI・機械学習の理論はもちろん、Python の環境構築から基礎構文まで丁寧に説明されたコースです。 初学者の方でも挫折しないよう手書き数学でわかりやすく説明されており、ストーリーで体系的に学ぶことができます。 【学習内容】 ■イントロダクション ・AI とは ・機械学習 3 つのトピック ■機械学習に必要な数学 ・微分は何に使えるか ・スカラー・ベクトル・行列 ・ベクトルで微分 ■単回帰分析 / 重回帰分析 ・モデルと評価関数を決める ・最適なパラメータを求める ■Python 速習 ・Python 環境構築 ・基礎構文(制御構文と条件分岐) ・関数 ・クラスの基礎 ■単回帰 / 重回帰分析の実装 ・Numpy / Pandas / Matplotlib ・行列演算 ・scikit - learn で実装 ■統計と重回帰分析の応用 ・正規分布と 3σ 法 ・モデル構造とパラメータ
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- 講座レベル2
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)