【公開講座】AI技術初級

AI技術初級

コース概要

本研修では、Pythonの基礎スキルを有する方を対象に、AIプロジェクトにメンバーとして参画するための必須スキルを習得します。「AI(人工知能)に関する基礎知識」および「Pythonプログラミング」を学習し、「AIモデルを作成」します。しかしながら、実務で活かすためには「アプリケーションとAIモデルを連携」するスキルも必要です。これらの実務に則したスキルを全て学習できるのが、本研修の特長です。

【特記事項】
環境確認が必須となりますので、詳細は「留意事項・備考」の項目をご覧ください。
下記PDFファイルにて、事前にお客様のPCで演習環境に接続可能なことをご確認のうえ、お申込みください。
事前確認PDFファイル

担当トレーナーからのひと言

人工知能に必要な基礎知識とPythonスキルを学べるお得なコースです。必要な知識・技術を丁寧に解説いたしますので、AI・機械学習に興味はあるが取っ掛かりが分からない方や、独学で挫折してしまった方にもお勧めします。

到達目標

・人工知能、機械学習、ディープラーニングの特徴と、それぞれの違いを説明することができる
・Pythonの関数、ライブラリを利用したプログラムを作成することができる
・AI製品のAPIや、代表的なPythonライブラリを利用したAIプログラムを作成、実行することができる

前提条件

「Python入門」コースを受講済みである、または同等の知識を有すること

下記、数学の知識を有することを推奨（必須ではありません）
・絶対値の計算
・行列の加算、減算、乗算

対象者

AIエンジニアに求められる基礎スキルの習得を目指す方

主催団体

本コースは、エディフィストラーニング株式会社が主催しております。

研修プログラム例

内容
コース内容
	1.ゼロから始める人工知能・人口知能(AI) ・人工知能歴史・機械学習・深層学習(ディープラーニング)
	2.PythonとAIプログラミング・Pythonとは？・Pythonで作られているサービス・AIエンジニアになるために・Python周りの用語整理
	3.関数・関数とは・引数/戻り値・グローバル変数/ローカル変数・作成した関数の呼び出し(インポート)
	4.ライブラリ・ライブラリとは・ライブラリのインストール・呼び出し・データ可視化ライブラリの扱い方・多次元配列ライブラリの扱い方・数値計算ライブラリの扱い方
	5.クラス・クラスとは・メンバとコンストラクタ・メソッド・継承・オーバーライド・スーパークラス
	6.画像処理・Pandasの利用・Matplotlibの利用・画像の読み込み・画像の基本処理・Faceizeを使って、AIを体感しよう

※受講者の経験やスキルにより、内容を変更して行う場合があります。

留意事項・備考

【事前に必ず以下をご確認の上お申込みください】
＊主催団体によりキャンセルポリシーが異なります。
＊お申し込み後のキャンセルにつきましてはこちらをご確認ください。
＊キャンセル期限までは無料にてキャンセルを承ります。
＊キャンセル期限を過ぎた後は、受講料全額をキャンセル料として頂戴いたします。
＊事前のお席の確保は原則承っておりません。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。

【オンラインライブ開催】
オンラインクラスにお申込みの方は、下記環境をご確認のうえ、お申込みをお願いいたします。お申込みいただいた時点で、環境確認がなされたものと判断させていただきます。

【演習環境】
・ブラウザ環境（Google Chrome 85以降を推奨）を利用します。
　下記URLのPDFファイルにて、事前にお客様のPCで接続可能なことを確認のうえ、お申込みください。
■事前確認PDFファイル

【Zoom】
・ZoomによるWeb会議システムを使用いたします。Zoomの導入は、お客様にて事前に済ませておいてください。
　Zoom テストサイト
　※上記テストは、必ず、トレーニングを受講する当日に使用する PC およびトレーニングを受講する場所（ネットワーク）で行ってください。
・Zoomのファイル転送機能を利用することがあります。

【テキスト】
・当研修は、電子テキスト（PDF）のご提供のみとなり、印刷テキストには対応しておりません。
　なお配布後、受講者ご本人が使用する目的で印刷することは可能です。

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内容
コース内容
	1.ゼロから始める人工知能・人口知能(AI) ・人工知能歴史・機械学習・深層学習(ディープラーニング)
	2.PythonとAIプログラミング・Pythonとは？・Pythonで作られているサービス・AIエンジニアになるために・Python周りの用語整理
	3.関数・関数とは・引数/戻り値・グローバル変数/ローカル変数・作成した関数の呼び出し(インポート)
	4.ライブラリ・ライブラリとは・ライブラリのインストール・呼び出し・データ可視化ライブラリの扱い方・多次元配列ライブラリの扱い方・数値計算ライブラリの扱い方
	5.クラス・クラスとは・メンバとコンストラクタ・メソッド・継承・オーバーライド・スーパークラス
	6.画像処理・Pandasの利用・Matplotlibの利用・画像の読み込み・画像の基本処理・Faceizeを使って、AIを体感しよう