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学習内容

  1. 現状のAIに出来ることや出来ないことなど、AIの現在地を学習します。
  2. 人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどの概要と、それぞれの関係性を学習します。
  3. 機械学習やデータ解析に使えるプログラミング言語「Python」を体系的に学習します。
  4. Jupyter Notebookを用いたPython、機械学習プログラミングの実行方法を学習します。
  5. 豊富なデータ解析、機械学習ライブラリの活用方法を学習します。

学習目標

  1. Pythonの基本的な操作を理解し、簡単なデータ分析/機械学習プログラムを実行できる。
  2. 人工知能の現在地を理解し、実務への活用イメージを持てる。
  3. 機械学習の位置付けと概要の初歩を理解する。

演習

  1. Jupyter Notebookを用いたPython基本操作
  2. モジュールを活用したAIのためのデータサイエンス
  3. 簡単な機械学習

受講者の声

  • PythonとAIのつながりがわからなかったが今回の研修でわかった。
    また、データ分析でもPythonを使うことができるのがわかり今後に生かせそう。
  • Python(というか、他の言語も含めてプログラミングそのもの)を業務で使用していないため、
    入門ではあるが、良い経験になった。
  • 理解の曖昧な部分、使用法の不明瞭な部分がクリアになりました。
  • ちょうど、それが私が直近で興味のあったデータの可視化だったので自己学習の意欲も以前よりも上がった。
  • AI分野でPythonが使われることが多い理由が理解できた。
  • 別の言語でも考え方は同じだと思うので、基本や考え方は理解できたと思う。
  • AI/Machine Lerning/Deep Learningについて、社内及びお客様に正しく説明できる。
    また、簡易なPythonプログラムを使用することができるようになった。
  • 読み込む外部モジュールを、ほかのディレクトリにまとめることも分かった。
    所々、Linuxの操作的な物やDBの操作的な物も使えそうなので心理的な壁も減った。
    テキスト読んで試しても実感が沸きずらかったのも、pythonの利用方法を知れたので勉強の方向性も分かった。
期間: 2018年2月27日
1日/7h 9:30~17:30