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コース概要
人工知能入門
- AIの歴史
- 定義と用語の解説
- 人間の知能とAIの比較
- 今後の動向と可能性
機械学習の基礎
- 教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった種類の概要
- 主要な機械学習アルゴリズム
- データ収集からモデル評価までの流れ
データ管理
- データ収集手法
- データクレンジングおよび前処理
- データ分析と可視化の方法
実践におけるAI
- AIアプリケーションの事例研究
- 業種別に最適化されたAIソリューション
- 一般消費者向け製品へのAI活用例
倫理的課題
- AIと雇用機会の変化
- AIにおけるバイアスおよび公平性の問題
- プライバシーやセキュリティ上の課題
- 今後のAI倫理の方向性
実習プロジェクト
- Pythonを使ったプログラミング課題
- 現実世界のデータセットを用いた分析実践
- 簡易的な機械学習モデルの構築
まとめおよび今後のステップ
要求
- 基本的なプログラミング概念の理解
- Pythonでのプログラミング経験
- 統計学および数学の基礎知識
受講対象者
- IT専門家
14 時間
お客様の声 (1)
段階的に進められる練習が豊富なトレーニングです。ワークショップのようでしたし、その点で非常に満足しています。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
コース - Intelligent Applications Fundamentals
機械翻訳
