現役社員向け
AI実務のためのPython入門 講座
学習内容
AI（人工知能）がバズワードとなり久しいですが、AIとは何か、具体的なイメージを持てていますか？
AIの概要を一から学習するとともに、人工知能分野で圧倒的な人気を誇るPythonを初歩から学び、AI活用への第一歩を踏み出しましょう。
Pythonの概要、Anacondaを用いた環境開発構築から、変数・データ型・制御構文・モジュールとパッケージ、などの基本的な文法を習得いただきます。
学習内容
- 現状のAIにできることやできないことなど、AIの現在地を学習します。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 機械学習の位置付けと概要の初歩を理解する。
演習
- Jupyter Notebookを用いたPython基本操作
- モジュールを活用したAIのためのデータサイエンス
- 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。
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