コース概要

AI入門

  • AIの歴史
  • 定義と用語
  • AI対人間知能
  • 将来の傾向と可能性

機械学習の基礎

  • 機械学習の種類:教師あり、教師なし、強化学習
  • 主要なMLアルゴリズム
  • MLワークフロー:データ収集からモデル評価まで

データ管理

  • データ収集手法
  • データクリーニングと前処理
  • データ分析と可視化

実践的なAI

  • AIアプリケーションの事例研究
  • 業界固有のAIソリューション
  • 消費者製品におけるAI

倫理的考慮事項

  • AIと雇用の減少
  • バイアスと公平性の問題
  • プライバシーとセキュリティの課題
  • AI倫理の将来

ラボプロジェクト

  • Pythonプログラミング課題
  • 実世界データセットを使用したデータ分析プロジェクト
  • 単純なMLモデルの開発

まとめと次なるステップ

要求

  • 基本的なプログラミング概念の理解。
  • Pythonプログラミングの経験。
  • 統計と数学の基礎知識。

対象者

  • ITプロフェッショナル
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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今後のコース

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