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コース内容

コース概要

これまで画像や音声といったコンピュータが扱いにくいとされていた分野でAI・機械学習が活用され始め、昨今のビジネスシーンにおいて重要度を増しています。
本研修では、AI・機械学習の理論や仕組みについて、概要を理解しデータの各種分析手法、並びに画像解析までを実施します。
また、実践的な演習課題を通して、各種分析手法を体験していただきます。

学習目標

・AI・機械学習・ディープラーニングの概要を理解する
・Pythonを使用したデータ分析手法（回帰、分類、次元削減、クラスタリング）を理解する
・Pythonを使用したニューラルネットワーク(NN)による分析手法を理解する

対象者

・Pythonを使用した機会学習・ディープラーニングに興味のある方
・AIの概要、Pythonで機械学習を実現するために必要なテクノロジを知りたい方
・ソーシャルメディアなどに投稿されるテキストデータを使った処理に関心がある方
・エンジニア、プログラマー、プロジェクトマネージャーとしての技術の幅を広げたい方
・データ分析のためのPythonライブラリ講座受講済み、または同等の知識のある方を推奨

前提知識

・Python入門1およびPython入門2受講済み、もしくはPythonの基本文法に加えてクラス定義や複雑なリスト処理の知識をお持ちの方
・データ分析のためのPythonライブラリ受講済み、または同等の知識のある方推奨

（関連するコースへのリンク）

　【AD151】Python入門 1
　【AD152】Python入門 2

スクール環境

・OS: Windows
・プログラミング言語: Python
・ツール：Jupyter Notebook

内容

●AI／機械学習
・AI／機械学習 概要
・AIの歴史
・AI／IoT概要
・AI/IoTとビッグデータ
・ビッグデータ概要
・データの準備

●機械学習
・機械学習の手法
・機械学習のアルゴリズム
・特徴ベクトル
・機械学習のPythonライブラリ（scikit-learn）
・機械学習の流れ
・データ前処理
・データ分割

●回帰
・回帰分析 概要
・scikit-learnによる線形回帰分析
・回帰分析 精度の評価

●分類
・分類概要
・ロジスティック回帰
・サポートベクトルマシン
・K近傍法
・決定木

●テキストマイニング
・テキストマインイング 概要
・Bag-of-Words
・N-gram
・TF-IDF
・日本語文書の解析

●クラスタリング
・クラスタリング 概要
・階層的クラスタリング
・非階層的クラスタリング

●次元削減
・次元削減 概要
・主成分分析(PCA)

●ニューラルネットワーク
・ニューラルネットワーク 概要
・scikit-learnによるニューラルネットワーク

●分析精度の向上
・分析精度の向上 概要
・回帰分析 正則化オプションの利用
・グリッドサーチ
・ランダムフォレスト
・アンサンブル学習

備考

コース内容につきましては、予告なく変更／更新される場合があります。

このコースは「Pythonによるデータ分析」コースと組み合わせることで「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の試験範囲をカバーします。
Pythonエンジニア育成推進協会が提供する認定試験情報は下記をご参照下さい。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験

[開催パターン]
本コースは「集合研修」、「Liveオンライン研修」、「集合研修」と「Liveオンライン研修」を同時に開催する「ハイブリッド研修」のいずれかで開催します。

※ハイブリッド研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/hybrid/index.html

[テキスト]
本コースは電子版のテキストをお渡しします。

※電子テキストについて
Liveオンライン研修　電子テキスト

[Liveオンライン研修]
受講までの流れ
Liveオンライン研修　受講までの流れ

※【会場】Liveオンラインまたは【会場】Liveオンライン（H）の方
Liveオンライン研修で受講される場合、ご受講の際、下記のソフトウェアが必要です。
・Zoom
Zoomの使用については、下記をご確認ください。
Liveオンライン研修 使用ソフトウェア　各種マニュアル

・演習環境
本コースの演習環境はAWS上のサーバを使用します。
サーバへの接続にはリモートデスクトップを使用しますので、利用可能なネットワーク環境（ポート番号：3389/TCP許可）が必要です。
接続確認のための手順については別途ご連絡しますので、研修日前に実施をお願いします。

※Liveオンライン研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/liveonline/index.html