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Python学院～AI開発入門研修／機械学習で予測モデルを作る（２日間）

DX・ＯＡ・ＩＴスキル

Python学院～AI開発入門研修／機械学習で予測モデルを作る（２日間）

機械学習の基礎である「アルゴリズム」と「モデル作成」をハンズオンで習得し、データの分析を実現する

No. 6068015 9909115

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・Pythonの基礎を学びたい方
・機械学習の基本、基礎的な手法を学びたい方
・Excelでデータ分析を行なってるが、Pythonで行いたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • Pythonを業務で使いたいが、プログラミングの経験がなく何から始めればよいかわからない
  • Pythonを用いて機械学習を行いたいが、どのように学習すればよいか分からない
  • 機械学習の仕組みや一連の開発の流れを知りたい

＞実務にPythonを取り入れる「Python学院ラインナップ」はこちら

研修内容・特徴outline・feature

「Pythonとは何か」という初歩的な内容から、Pythonで機械学習を行うまでの流れを２日間で学べるコースとなっております。

Pythonの基本的な操作を学び、機械学習の基礎を理解し、Pandasライブラリ、Scikit-learnライブラリを使用しながら、サンプルデータをもとに簡単なモデルを作ります。

機械学習の中でもビジネス現場で利用がしやすい、教師あり学習から、「回帰」、「クラス分類」のモデルを作成します。演習問題を通して、機械学習をどのように活用するのかを理解することができます。



※2023年12月1日以前の研修は、以下研修名で実施をしています。
旧研修名：『Python学院～AI・機械学習入門編／機械学習の基礎を学び分析モデルを作成する（２日間）』


※機械学習だけでなくDjangoを使用したWebアプリケーションの作成方法を学べる研修はコチラ

到達目標goal

  • ①Pythonで簡単なプログラムを作成することができる
  • ②Pythonで機械学習のモデルを作成することができる
  • ③機械学習の基本的な考え方が理解できている

研修プログラムprogram
内容
手法
  • １．機械学習の基礎
    ・活用事例
    ・機械学習とは
    ・機械学習の仕組みと種類
    ・機械学習実演～Pythonプログラミング
講義
ワーク
  • ２．Pythonプログラミングを始める前に
    ・プログラミングについて
    ・Pythonの特徴
    ・Pythonを学ぶメリット
    ・Pythonによる業務自動化例
    ・Pythonプログラム動作イメージの獲得
講義
ワーク
  • ３．アルゴリズムの基本
    ・アルゴリズムとは
    ・アルゴリズムの3つの基本形～順次・選択・反復
講義
ワーク
  • ４．【参考】Pythonプログラミングの環境構築
    ・Pythonのインストール
    ・外部ライブラリのインストール
    ・補足①～コマンドプロンプトとは
    ・補足②～Jupyter Notebookについて
講義
  • ５．Python基礎
    ・画面に文字を表示する　・数値の計算　・変数　・データ型　・リスト　・辞書
    ・条件分岐　・繰り返し処理　・エラー発生時の対応　・関数　・メソッド　・ライブラリ
講義
ワーク
  • ６．Python実践　～データの扱い
    ・データフレームとは
    ・各種統計量を算出する
    【参考】データの見える化
講義
ワーク
  • ７．Python実践　～回帰
    ・回帰とは
    ・回帰モデル構築
    【ワーク】線形回帰で価格を予測するモデルを作成する
    ・回帰モデル評価
    ・精度評価指標～MAE、RMES、決定係数
    【ワーク】モデルの精度を評価する
    ・回帰モデル改善
    【ワーク】ベイズ線形回帰との結果を比較する
講義
ワーク
  • ８．Python実践　～クラス分類
    ・クラス分類とは
    ・クラス分類モデル構築
    【ワーク】ロジスティクス回帰でグループを判定するモデルを作成する
    ・クラス分類モデル評価
    ・精度評価指標～正解率、真陽性率、偽陽性率、ROC、AUC
    【ワーク】モデルの精度を評価する
    ・クラス分類モデル改善
    【ワーク】アンサンブル学習との結果を比較する
講義
ワーク
  • ９．【参考】Python実践　～クラスタリング
    ・クラスタリングとは
    ・クラスタリングモデル構築
    【ワーク】K-means法でグループ化するモデルを作成する
    ・クラスタリング結果を分析する
講義
ワーク

企画者コメントcomment

「組織でDXを推進、AIを導入したいが、何から始めればよいかわからない」という声はよく耳にします。半面、世の中の動きとしては、AIを導入したサービスは日々増えています。これらは増える一方で、「当たり前にあるツールの1つになる」可能性は高いように感じています。そのため、これらの技術の仕組みを理解し、自分で使用できるようになることは大きな付加価値になります。また、便利なツールを使用する際にも、その仕組みを知ることでよりうまく活用することができます。

本研修は、Pythonの基本文法から、機械学習の基本を学び、実際にモデル作成を行います。機械学習の仕組みを理解することに加えて、自組織のデータを用いてモデル作成を行うことが可能です。

スケジュール・お申込み
（オンライン／セミナールーム開催）schedule・application

本講座に関する注意事項

・本研修では、基本的なPC操作ができることを前提にしています

・スムーズに学習していただくため、「2画面（デュアルディスプレイ）でのご受講」を推奨しております。（必須ではございません） 　→Zoom画面（講師の共有画面など）、自身の操作画面（テキストエディタなど）で複数画面を使用するため

・オンライン研修ではPython、Jupyter Notebook、Google Chrome または Microsoft EdgeをインストールしたＰＣからの受講をお願いしております。

オンライン開催

セミナールーム開催

注意事項

  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

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※受講者数１名以上の場合から、リクエストを受け付けております

※ご連絡いただいてから研修実施まで、通常2か月程度かかります（2か月以内での急ぎの実施も、ご相談可能です）

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