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AIプログラミング実戦講座

AIプログラミング実戦講座

人工知能(AI)の基本概念から、Pythonを使った機械学習・ディープラーニングの理解と実装、そしてAIの未来や課題までを学びます。

コース構成

  • 人工知能の基礎

  • Pythonと機械学習の基礎

  • データとAIの制作手法

  • Pythonライブラリとデータ分析手法

  • 機械学習の実装

  • TensorFlowの基礎

  • ニューラルネットワークの実装

  • 畳み込みニューラルネットワークの実装

  • 画像認識とAIの応用

  • AIの未来と課題

コース概要

コース名 AIプログラミング実戦講座
形式 対面/オンライン
対象者 中級SE
Pythonの基本的な知識とプログラミング経験があることが前提となります。
達成目標 機械学習とディープラーニングの基本的な理解と、これらをPythonで実装するためのスキルを習得することが目標です。
また、AIの未来や課題についての理解を深め、AI技術の適切な応用と発展についての洞察力を養います。
受講料 180,000円(税抜き)/1人
総時間 15時間（60分×15回）
日程
第一章 人工知能の基礎 (1~2回目, 2回×60分)

1.1 人工知能を体験する

1.2 人工知能（AI）概論

第二章 Pythonと機械学習の基礎 (3-4回目, 2回×60分)

2.1 Pythonの基礎

2.2 機械学習の種類

第三章 データとAIの制作手法 (5-6回目, 2回×60分)

3.1 データの重要性

3.2 AIの制作手法

第四章 Pythonライブラリとデータ分析手法 (7-8回目, 2回×60分)

4.1 Pythonライブラリ

4.2 データ分析手法

第五章 機械学習の実装 (9-10回目,2回×60分)

5.1 cikit-learnの導入

5.2 cikit-learnを用いた機械学習の実装

第六章 TensorFlowの基礎 (11回目, 1回×60分)

6.1 TensorFlowの基礎

第七章 ニューラルネットワークの実装 (12回目, 1回×60分)

7.1 TensorFlowを用いたニューラルネットワークの実装

第八章 畳み込みニューラルネットワークの実装 (13回目, 1回×60分)

8.1 TensorFlowを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装

第九章 画像認識とAIの応用 (14回目, 1回×60分)

9.1 画像認識&AIの応用

第十章 AIの未来と課題 (15回目, 1回×60分)

10.1 AIの未来&AIの課題

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