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 期間 35 時間

コース概要

PythonにおけるAIの概要

  • AIの主要な概念と範囲
  • AI開発のためのPythonライブラリ
  • AIプロジェクトの構造とワークフロー

AIのためのデータ準備

  • データクリーニング、変換、特徴量エンジニアリング
  • 欠損データおよび不均衡データの処理
  • 特徴量のスケーリングとエンコーディング

教師あり学習技術

  • 回帰アルゴリズムと分類アルゴリズム
  • アンサンブル手法:Random Forest、Gradient Boosting
  • ハイパーパラメータチューニングと交差検証

教師なし学習技術

  • クラスタリング手法:K-Means、DBSCAN、階層的クラスタリング
  • 次元削減:PCA、t-SNE
  • 教師なし学習の使用事例

ニューラルネットワークとディープラーニング

  • TensorFlowとKerasの紹介
  • フィードフォワードニューラルネットワークの構築と学習
  • ニューラルネットワークの性能最適化

強化学習(入門)

  • エージェント、環境、報酬のコア概念
  • 基本的な強化学習アルゴリズムの実装
  • 強化学習の応用

AIモデルのデプロイ

  • 学習済みモデルの保存と読み込み
  • APIを介したアプリケーションへのモデル統合
  • 本番環境でのAIシステムの監視とメンテナンス

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの基礎知識
  • NumPyやpandasなどのデータ分析ライブラリでの実務経験
  • 機械学習の概念とアルゴリズムに関する基礎知識

対象者

  • AI開発スキルを拡張したいソフトウェア開発者
  • 複雑なデータセットにAI技術適用を目指すデータアナリスト
  • AI搭載アプリケーションの構築を行う研究開発(R&D)専門家

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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