機械学習のためのAI構築実践知識とノウハウを学ぶAI(機械学習)講座
コンピュータ（機械）が大量のデータを学習することでルールやパターンを発見し、データを分析する技術を「機械学習」と呼び、第三次AIブームの中心として注目を浴びています。
この講座では、Google Colabの開発環境のもとで、AIを使ったデータ予測などに応用される回帰分析を学びます。簡単なモデルから実践を行って、自力でAIの構築ができるようになることを目指します。
こんな方にオススメ
データサイエンティストを目指して基本から学びたい方
機械学習を用いたAI実装やデータ分析を行いたい方
AIエンジニアを目指す方
AI(機械学習)講座で
身につく具体的なスキル
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機械学習の仕組みとアルゴリズムの理解
教師あり・なしなどの種類からアルゴリズムまで、機械学習プロジェクトを運用・AI構築するための基礎知識を習得します。
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機械学習ライブラリを用いたAIモデルの実装
機械学習構築で使用されるPythonライブラリの種類と活用方法について学び、AIモデルを実装するスキルが身につきます。
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AIモデルの評価と可視化による分析
AIを使ったデータ予測などに活用される、単回帰分析、重回帰分析などを学び、簡単なモデル構築から実践的な分析ノウハウまでを学びます。
AI(機械学習)講座
講座内容
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機械学習の概要
- 機械学習とは
- 人間の思考体系に基づく推論
- 機械学習の種類(教師あり、なし)
- 予測（回帰）と分類
- 機械学習アルゴリズムの種類
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単回帰分析
- 回帰分析の基本概念
- モデルの導出
- 評価関数の決定
- Scikit-learnによる実装
- 演習
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重回帰分析
- 重回帰分析とは
- モデル、評価関数の設定
- Scikit-learnによる実装
- 時系列データへの適用
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ロジスティクス回帰
- ロジスティック回帰の基本を解説
- サンプルコードでロジスティック回帰を試す
- 教師あり学習による分類
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クラスタリング
- クラスタリングの基本を解説
- K-means法
- サンプルコードでクラスタリングを試す
- 階層的クラスタリング
- 演習
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決定木とその他の技術
- 決定木
- その他の技術（主成分分析，アソシエーションなど）
- 次元削減への応用
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アンサンブル学習
- バギングとブートストラップ
- 例題実行による体験
- 演習
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自然言語処理
- テキストライブラリの準備
- 形態素解析
- MeCabの利用
- TF-IDF値の計算
- 記事カテゴリの自動判定
AI(機械学習)講座
受講料
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受講料(税込)¥148,500
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授業数5回※学習目安10～20時間
※教育ローンをご利用の場合、分割でのお支払いが可能です。頭金の金額と分割の回数によって月々の支払い金額は変りますので、詳しくは無料体験レッスンの際にご相談ください。
あなたの希望を叶える
アカデミーの学び方
受講料変わらず！
3つのスタイルを組み合わせて
授業を受けよう
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マンツーマン授業
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オンデマンド授業
家で、電車で、いつでもどこでも視聴可能。自分のペースでとことん学べる。
スキル習得を加速させる
学習サポートも活用
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オンライン質問対応
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- オンライン
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- 通学
講師のいる環境で学びたい方へ。校舎利用OK
- 通学 × オンライン
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- チャット質問
リアルタイム対応。オンラインでも安心受講
- マンツーマン対応
講師を独り占め。とことん質問可能
- キャリアサポート
就・転職/在宅/フリー/副業など
- 講師
現役プロのエンジニアやWebデザイナー
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- 最長1年間
スケジュールは自由自在だから短期間も可能
- 受講料
- ¥70,400～
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