AI教育

統計学の概論から始まり、徐々に多変量解析・機械学習・AIの基礎と応用を学べるように設計しています。限られた時間での学習効果を最大化するために,ハンズオンを通じた学習メソッドを取り入れています。プログラムを通して現場ですぐに使える実践的内容となっています。

統計学

統計学の役割から種類、概要までを学ぶ基本のセミナーです。本分析前に実施する基礎的なデータの見方を学びます。
フリーソフト「Jupyter Notebook」で基本統計量、検定の演習をします。

授業形式:講義形式
料金  :要相談

講義内容
1.統計学の概要
2.データの可視化について
3.データの指標について
4.確率と期待値について
5.検定について

多変量解析

多変量解析の役割から種類、概要までを学ぶ基本のセミナーです。データ分析の解釈と用法を学びます。
フリーソフト「Jupyter Notebook」での4つの分析手法の演習をします。

授業形式:講義形式
料金  :要相談

講義内容
1.多変量解析の概要
2.主成分分析・因子分析について
3.クラスター分析について
4.回帰分析について
5.多重共線性について

機械学習

AIの1つの要素技術である機械学習の種類、概要までを学ぶ基本のセミナーです。機械学習の代表的な手法を学びます。
フリーソフト「Jupyter Notebook」での3つの手法を演習をします。

授業形式:講義形式
料金  :要相談

講義内容
1.機械学習の概要
2.ランダムフォレストについて
3.ロジスティック回帰について
4.SVM(サポートベクターマシン)について

Deep Learning(AI基礎)

機械学習の分野で、現在最も注目を集めているDeep Learningの概要までを学ぶ基本のセミナーです。
手書き文字を例題とした演習をします。

授業形式:講義形式
料金  :要相談

講義内容
1.Deep Learningの概要
2.入力・出力データについて
3.モデルの構築について
4.学習と評価について

強化学習(AI応用)

機械学習の分野で、新たに期待されている強化学習の概要までを学ぶ基本のセミナーです。本分析前に実施する基礎的なデータの見方を学びます。
フリーソフト「Jupyter Notebook」で基本統計量、検定の演習をします。

授業形式:講義形式
料金  :要相談

講義内容
1.強化学習の概要
2.Q学習について
3.DQNについて
4.DDQNについて