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AI/機械学習(Python)

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。目的・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推奨
日数	1日
費用	¥30,000(税別)
時間	10:00～17:00
講座内容	1章　AI／機械学習概要 1-1. 機械学習の手法 1-2. 機械学習のPythonライブラリ（scikit-learn） 1-3. 機械学習の流れ 1-4. データ分割 2章　回帰分析 2-1. 単回帰分析 2-2. 重回帰分析 2-3. 回帰分析精度の評価 3章分類 3-1. ロジスティック回帰 3-2. サポートベクトルマシン 3-3. 決定木 4章クラスタリング 4-1. 階層的クラスタリング 4-2. 非階層的クラスタリング 5章次元削減 5-1. 主成分分析(PCA) ケーススタディ演習課題・コンクリートスランプテスト「回帰」・ピマ・インディアンの糖尿病診断「２クラス分類」・卸売業顧客分析「クラスタリング」

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