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DXの内製化を実現する
ノーコードAI開発講座

AI for Generalist

AI4G

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AI for Generalist

プログラミング未経験社の文系・理系・ビジネスサイドの方でも、GUI上の操作だけで、データ分析やデータ活用に役立つ AI を構築できるようになる講座です。

本講座では、データの可視化や要約統計量の算出から始まり、機械学習や教師あり学習、モデルの評価方法、チューニングまでを網羅的に学びます。
プログラミングの習得にコストをかけることなく、自社内でDX/AIプロジェクトの推進者の育成します。

こんな方におすすめ

・AI開発に興味があるが、プログラミング経験がない方

・ビジネス分析や意思決定にデータを活用したい経営者やマネージャー

・ノーコードツールを使ってデータを活用し、ビジネスプロセスの最適化を図りたいマーケティング担当者

・機械学習やAIの基礎を学びたい大学生や研究者

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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

ホワイト構造
​研修のゴール

・AIの基礎的な知識を習得する
・ツールを用いながら実践で使えるAIを構築できる
・プログラミングと同等のクオリティでAIを構築できる

​活用事例​

プログラミング習得のハードルをなくし、DXの内製化を実現する人材を育成します。

​講座概要​

カテゴリ

ビジネス力

講座名

AI4G

講座時間

計4日間/1日6時間


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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

CURRICULUM

​Curriculum

- カリキュラム

  Day 01:データサイエンスの実務と本講座の概要

タスク/ハンズオン:

  • プロジェクトの各ステップと解説する機能の対応

  • ハンズオンの準備:アカウントのセットアップ (講座の前)、講座用プロジェクトの作成

  • プロジェクト作成に必要な各種設定設定


 

  Day 02:データの可視化と要約統計量の算出

タスク/ハンズオン:

  • データセットのインポート

  • データの前処理

  • グラフの描画

  • 要約統計量の確認


詳細:

  • データの種別:数値/カテゴリー、表 / 画像 / 自然言語 / 音声

  • データの可視化 (それぞれ利用シーンを解説):折れ線グラフ / 棒グラフ / 散布図 / ヒストグラム / 円グラフ

  • 要約統計量 (それぞれ利用シーンを解説):平均 / 中央値 / 最頻値 / 分散 / 標準偏差 / 相関係数

  • データの前処理:欠損値処理、標準化 / 正規化、one-hot / ラベルエンコーディング


 

  Day 03:機械学習 / 教師あり学習

タスク/ハンズオン:データセットのアノテーション


詳細:

  • 機械学習とは?

  • 教師あり学習 / 教師なし学習 (参考的な位置付け)

  • 回帰 / 分類

  • モデルの検証方法:ホールドアウト法と交差検証法

  • 様々なモデル:線形回帰 / ロジスティック回帰 / 正則化項のある回帰 / 決定木 / k-NN / サポートベクターマシン / ランダムフォレスト / 勾配ブースティング / MLP

  • モデルのアンサンブル:バギング / ブースティング / スタッキング

  • データの重要性:データの量・質、アノテーションとは、アノテーションにおけるtips


 

  Day 04:モデルの評価方法とチューニング

タスク/ハンズオン:

  • モデルの作成:単一モデル、AutoML

  • モデルの評価

  • 解釈性の可視化

  • 作成したモデルの使用方法,デプロイ


詳細:

  • リークについて

  • 各種評価指数:RSME / MAE / MAPE / MSLE、混同行列 / precision / recall / F1

  • 評価指標の選択方法

  • ハイパーパラメータチューニング:ランダムサーチ、グリッドサーチ、ベイズ最適化

  • 解釈性指標:Feature Importance / SHAP


 

   OPTION

扱うモデル/テクニック:受講者の業務課題による

  • 確率

  • 確率分布:正規分布 / 一様分布 / ベータ分布

  • 期待値

  • 中心極限定定理

  • 信頼区間

  • 検定

  • 第一種の過誤 / 第二種の過誤


process

​Process

- 講座開催までのお申し込み手順

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​STEP 01打ち合わせの日程調整
【お打ち合わせカレンダー】よりご希望の日時を選択し、必要事項をご記入の上、日程調整を完了してください。
​お打ち合わせはオンライン(Google Meet)で行います。
​STEP 02お打ち合わせ・ヒアリング
お打ち合わせで貴社のニーズのヒアリングをさせて頂き、実課題解決に最適なカリキュラムをご提案致します。
また、開講する期間等、講座に関するご質問への対応をいたします。
​STEP 03​​講座開催
契約完了となり、講座を開催します!
※本講座はオンラインでもオフライン(対面)でも受講可能です。
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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

FEATURES

​Features

- 講座の特徴

point 1:同期型オンデマンド講座

機械学習メンターが受講生と講座を同期しながらリアルタイムで講座をサポートしております。

受講生の課題に対して専門家のフィードバックをオンタイムで受けれる他、課題に対するアプローチを理解する事で能動的なアウトプットを促し学習効果を最大化します。

point 2:機械学習メンター制度

企業との共同研究開発にも従事する「機械学習メンター」

リアルタイムでの質疑応答はもちろん、各回のクイズ課題、アドバンスクイズ課題、エラー解決課題、コンペティション形式の宿題・採点、スコア情報、課題上位者の解法共有とメンターからのフィードバック等、受講生のフォローを最大限ご提供いたします。

point 3:完全受講生ファーストの講座運営
  1. iLect System の提供で学習環境の構築が不要
    ( ブラウザのみで利用可能な学習・AI 開発環境 高性能GPU )

  2. オンラインディスカッションボード ( Slack ) の提供、運営

  3. 講座終了後の受講者毎の採点結果とアセスメントのレポート

AI分野第一線の講師陣
  • AI研究の第一線で活躍する現役研究者・エンジニアKaggle Grandmasterが講師を担当

  • Kaggle Grandmasterや、東京大学などでAI講座を担当した経験豊かな最高峰レベルの講師陣

  • 実務経験に基づく実践的・具体的な内容を説明

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​お申し込み・お打ち合わせご希望の方は、上記サイトよりご連絡ください。​​

review

customer review

- 受講者インタビュー

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大手実績多数