～ データ科学とAI、統計基礎とデータ科学、機械学習、データとAIの利活用 ～
・データサイエンスの基礎からＡＩの活用方法までを修得し、システムの実装技術に活かすための講座
・データ科学と機械学習、データの解析方法を修得し、高付加価値なデータ実装法に応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
データサイエンス・機械学習の基礎と実務への活用法 〈オンラインセミナー〉
講師の言葉
インターネットやセンサー・コンピューティング技術の発展を背景として、多様かつ膨大なデータの生成とデータから価値・サービスを創造するデータ科学・AI技術の好循環サイクルは、社会や日常生活を大きく変えようとしています。
内閣府が提唱するように、仮想世界と現実世界の垣根がなくなる社会システム（Sociery5.0）への推進・変革は益々加速していくことでしょう。
このような社会情勢を牽引するためには、技術者・研究者だけでなく、幅広い職種・世代にデータ科学や機械学習のリテラシーが求められます。
本講座では、データ科学・機械学習の初学者に向けて、この分野に必要な統計・解析・問題解決の考え方のリテラシーレベルの基礎を講義します。
具体的なデータ分析を交えながら、基礎的な理論とその実装・活用を通じて、データが価値を創造する過程を学習してもらいます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・データやAIの活用に広く興味のある方 ・データやAIの理論の導入を学びたい方 ・データやAIを今後の業務に活用したい方 |
| 予備知識 |
・データやAIの活用に広く興味のある方 ・データやAIの理論の導入を学びたい方 ・データやAIを今後の業務に活用したい方 |
| 修得知識 |
・データ科学・機械学習のリテラシーレベル （データ社会の情勢を理解できる。データの解析方法の概要を理解できる。データの解析方法を企画・計画できる） |
| プログラム |
１．データ科学とAIの概要 （１）．データ科学・AIがもたらす社会の変化 （２）．社会におけるデータ・機械学習の利活用 （３）．機械学習の最新技術
２．統計基礎とデータ科学 （１）．データと統計学の基礎 a．データの種類 b．平均・分散・相関係数 （２）．データ分析のための統計処理 a．クロス集計表 b．仮説検定 c．A/Bテスト （３）．データの可視化 a．ヒストグラム b．散布図 c．パレート図 （４）．様々なデータの統計分析と活用 a．購買データ b．スポーツデータ c．経済データ d．政府系オープンデータ
３．データ科学と機械学習 （１）．数理最適化の基礎 a．最小二乗法誤差 b．最急降下法 c．連立方程式と固有値問題 （２）．多変量解析 a．主成分分析 b．正準相関分析 c．判別分析 d．離散データの相関分析 e．社会データの多変量解析と活用の紹介 （３）．教師なし学習 a．類似度の計算 b．クラスタリング c．K-平均法アルゴリズム （４）教師あり学習 a．回帰分析と推定・予測 b．K-近傍法と分類・識別 c．決定木による分類・識別 d．ナイーブベイズ識別器 （５）．ニューラルネットワーク a．ニューラルネットワークの構造 b．ニューラルネットワークの学習 c．深層ニューラルネットワーク d．実世界データの深層学習と活用
４．データ科学と機械学習のまとめ （１）．データとAIの利活用の総括 （２）．全体での質疑応答 （３）．個別質疑や相談 |
| キーワード | ＡＩ データサイエンス ＡＩ開発 データサイエンティスト 説明可能なＡＩ データ科学 機械学習 人工知能 ロボティクス ニューラルネットワーク 実世界データ |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、統計・データ |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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