コース概要

人工知能の概要

  • AI とは何か、どこで使われるか?
  • AI と機械学習、深層学習の違い
  • 人気のあるツールとプラットフォーム

Python を用いた AI

  • Python の基本の復習
  • Jupyter Notebook の使用方法
  • ライブラリのインストールと管理

データの扱い方

  • データ準備とクリーニング
  • Pandas と NumPy の使用方法
  • Matplotlib と Seaborn を用いた可視化

機械学習の基礎

  • 監督学習と非監督学習の違い
  • 分類、回帰、クラスタリング
  • モデルの訓練、検証、テスト

ニューラルネットワークと深層学習

  • ニューラルネットワークのアーキテクチャ
  • TensorFlow または PyTorch の使用方法
  • モデルの構築と訓練

自然言語処理とコンピュータビジョン

  • テキスト分類と感情分析
  • 画像認識の基礎
  • 事前学習済みモデルと転移学習

アプリケーションに AI を展開する方法

  • モデルの保存と読み込み
  • API や Web アプリでの AI モデルの使用方法
  • テストとメンテナンスのベストプラクティス

まとめと次のステップ

要求

  • プログラミングロジックと構造の理解
  • Python や同様の高レベルプログラミング言語の経験
  • アルゴリズムとデータ構造の基本的な知識

対象者

  • IT システムの専門家
  • AI を統合することを目指すソフトウェア開発者
  • AI ベースのソリューションを探索するエンジニアと技術マネージャー
 40 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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