１．光計測に関する基礎知識

（１）．光計測に関して

a. 逆問題

b. 機械学習

c. 深層学習

（２）．多変量解析

（３）．Excelのソルバー機能

（４）．深層学習（Deep Learning）の概要

a. モデルの構成

b. 活性化関数

c. 誤差逆伝播法

d. 過剰学習

２．光計測に関する応用知識

（１）．線形モデルに対しての最適化例

（２）．非線形モデルに対しての最適化例

（３）．顔認証、音声認識、自動運転への応用

３． Excelを使用した演習

（１）．線形モデルに対しての最適化

（２）．非線形モデルに対しての最適化

４．生成AIを使用して

（１）．ExcelのVBAのユーザー定義関数の作成

（２）．活性化関数

a. 活性化関数の種類と特徴

b. 活性化関数の選び方と影響

（３）．誤差逆伝播法

a. 誤差逆伝播法の基本概念

b. 誤差逆伝播法の実装方法

（４）．過剰学習とその対策

a. 剰学習の原因と影響

b. 過剰学習を防ぐためのテクニック

５．線形モデルに対する最適化例

（１）．線形回帰の光計測データの最適化

a. 線形回帰の基本

b. 線形回帰の最適化手法

（２）．実世界の線形モデル

a. 線形モデルの事例分析

b. 線形モデルの最適化シミュレーション

６．光計測データの非線形モデルに対する最適化例

（１）．非線形回帰の光計測データの最適化

a. 非線形回帰の基本

b. 非線形回帰の最適化手法

（２）．実世界の非線形モデル

a. 非線形モデルの事例分析

b. 非線形モデルの最適化シミュレーション

７．光計測データの線形モデルに対するエクセル演習

（１）．線形回帰モデルの構築

a. Excelでのデータ入力と前処理

b. 線形回帰モデルのフィッティング

（２）．線形モデルの結果分析

a. 結果の解釈と可視化

b. モデルの改善方法

８．非線形モデルに対するExcel演習

（１）．非線形回帰モデルの構築

a. 非線形データの処理

b. Excelでの非線形モデルのフィッティング

（２）．非線形モデルの結果分析

a. 結果の解釈と可視化

b. モデルの改善方法

９．光計測に特化したExcelのVBAのユーザー定義関数の作成

（１）．VBAの基本概念

a. VBAとは？

b. VBAの基本構文と機能

（２）．ユーザー定義関数の作成

a. 基本的なユーザー定義関数の作成方法

b. 光計測に特化したユーザー定義関数の実装

１０．生成AIの活用例

（１）．生成AIの基本概念

a. 生成AIとは？

b. 生成AIの応用例

（２）．生成AIによるデータ生成と分析

a. データ生成のプロセス

b. 生成AIを用いたデータ解析とその利点