| コース概要・特徴 |
AIとは何か、どの用語が何を指すのか、どのカテゴリに含まれるか等を「地図」に例え、実例を豊富に用い図解して説明します。 |
| 対象 | AIの基本を学びたい方。 プログラミングの経験はないが、AIプログラミングを体験してみたい方。 IT業界でDX技術者を目指し、これからプログラミング・開発を行う方。 |
| 目標 | AIとAIに含まれる機械学習・ディープラーニングのような概念をその適用範囲を含めイメージできる AIとその応用技術が実世界でどんな風に使われているか、実例がイメージできる 簡単なAI用語に関して説明できる Pythonと機械学習ライブラリを用いて基礎のAIプログラミングを行い、アウトプットを作成できる |
| 前提条件 | Windowsの基本操作が出来る方、あるいは同等の知識をお持ちの方 |
カリキュラム
| 日程 | 1日間 |
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AIとは
－ AIの定義
－ AIの分類 -
AＩを取り巻く世界のイメージ
－ AI、機械学習、DLの関係性
－ 機械学習とは【演習】ルールベースシステムの作成
－ 教師あり学習
－ 教師なし学習
－ 強化学習 -
ディープラーニングの基礎
－ ニューラルネットワークとは
－ ディープラーニングのメリット・デメリット
－ ディープラーニングを使ったサービス
－ 機械学習モデルの性能評価
－ 過学習
【演習】Pythonを用いたAIプログラミング【演習】CNNを用いた画像認識プログラミング
【演習】パラメータ操作による精度向上
