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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
お客様の声 (2)
トレーナーは私のあらゆる質問に答えるために常に利用可能でした
Caterina - Stamtech
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
機械翻訳
トレーナーは参加者のペースに基づいて訓練を展開します
Farris Chua
コース - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
機械翻訳