～ ニューラルネットワークのチューニング、GAN（敵対的生成ネットワーク）、画像生成AI、対話型AI、複数の手法を組み合わせたアンサンブル学習 ～
・多様なビッグデータをＡＩの学習データとして用いる手法を修得し、実務で応用するための講座
・多種多様なデータ分析手法とAI技術の特徴と活用法を体系的に修得し、ビッグデータ分析への応用に活かそう！
・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。
Pythonによるデータ分析技術と機械学習・生成AIの基礎およびビッグデータ分析の実践ポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
様々な産業の現場で生成されるデータや顧客情報など、多様なビッグデータに対する分類、機械学習などのデータ分析技術とAIによる学習の手法について解説し、主な手法についてPythonを使ったプログラム例と実行結果を紹介する。
データ分析については、回帰分析、決定木、ランダムフォレスト、k近傍法、SVC、主成分分析・対応分析、クラスター分析、自己組織化マップ、アソシエーション分析、リコメンデーションの各手法を説明する。
AIについては、ディープラーニングの仕組み、ニューラルネットワークのチューニング、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、GAN（敵対的生成ネットワーク）、RNN（リカレント・ニューラルネットワーク）を中心にビッグデータをAIの学習データとして用いる手法を紹介する。また、近年、応用が進む生成AIについても解説する。
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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 | ・データ分析、ITシステム、ソフト開発、事業企画、マーケティングの各部門の企画担当者および技術者の方 |
| 予備知識 | ・高校程度の数学 |
| 修得知識 |
・様々な産業の現場で生成されるデータや顧客情報など、多様なビッグデータに対するPythonを使ったデータ分析とAIの応用に必要な基礎知識 |
| プログラム |
１．Pythonの概要 ２．データ分析の手法 ３．AIの学習手法とデータ分析への応用 ４．生成AI技術 ５．ビッグデータ分析の実践のポイント |
| キーワード |
教師あり学習 教師無し学習 回帰分析 決定木 ランダムフォレスト k近傍法 サポート・ベクター・マシン 自己組織化マップ アソシエーション分析 リコメンデーション ニューラルネットワーク チューニング 最適化アルゴリズム 学習エポック 過学習 CNN RNN 生成AI GAN 画像生成AI 対話型AI |
| タグ | AI・機械学習、データ分析、ITサービス |
| 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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