研修内容・特徴

Pythonの基本から始め、プログラミングの基礎を固めてから機械学習の基礎知識と技術を学びます。最終段階では実際に機械学習モデルをAIアプリケーションに組み込む方法を習得します。

 到達目標

1. Pythonを用いた基本的なプログラミングスキルを習得し、データ分析やAIモデル開発を行えるようになる。
2. 機械学習やディープラーニングの基礎技術を理解し、ライブラリを使ったモデル構築を実践できる。
3. AI技術を活用したオリジナルアプリケーションを企画・開発し、実務で応用できる力を身につける。

 研修プログラム

週数	内容	具体例	到達目標
1週目	Pythonの入門	・Pythonプログラムの実行 ・if文、for文、関数の活用	・Pythonの基本的な文法を理解し、プログラムを実行できる
2週目	ツールの使い方習得	・VS Code、Jupyter Notebook、Google Colabの利用 ・GitHubでのプロジェクト管理	・開発ツールの基本操作を習得し、学習環境を整えられる
3週目	データ分析（統計）の基礎	・代表値、分散、相関分析 ・回帰分析、分散分析	・データ分析の基本手法を理解し、統計的な視点を持つ
4週目	復習と応用	・これまでの内容を復習 ・基本的なプログラム作成	・復習を通じて理解度を深め、応用力を高める
5週目	機械学習基礎	・分類、回帰、クラスタリング ・Scikit-learnを使用したモデル構築	・機械学習の基本技術を理解し、簡単なモデルを構築できる
6週目	ディープラーニング基礎	・ニューラルネットワーク ・TensorflowやPyTorchの活用	・ディープラーニングの基礎技術を学び、モデルを構築できる
7週目	ディープラーニングで画像処理	・CNNを用いた画像分類 ・画像処理の活用	・画像分類モデルを構築し、ディープラーニングの応用力を高める
8週目	アプリケーションの作り方	・Flaskを用いたアプリ開発 ・AIモデルの組み込み	・AIモデルを統合したWebアプリケーションを開発できる
9週目	AIアプリケーションの開発	・オリジナルアプリの企画書作成 ・時系列データ分析モデルの構築	・AI技術を活用したオリジナルアプリケーションを設計・開発できる

 企画者コメント

本研修は、機械学習やディープラーニングに興味を持ちながらも、基礎知識や学習方法がわからない方々のために設計されています。Pythonの基本から学び始め、プログラミングスキルを着実に身につけたうえで、データ分析、機械学習、ディープラーニングといった高度な技術に段階的に取り組むことができます。学習内容は基礎から応用まで幅広くカバーしており、最終的にはAI技術を活用したオリジナルアプリケーションを開発できる実践的なスキルを習得します。

特に、教師あり学習やディープラーニングを用いた画像分類、時系列データ分析といった具体的な応用技術に焦点を当てており、Scikit-learnやTensorflow、PyTorchといったライブラリを活用した開発も体験できます。また、Flaskを用いたWebアプリケーションの構築を通じて、AIモデルの実務的な実装方法を学べるのも本研修の特徴です。
未経験者でも安心して取り組める環境を提供し、AI技術を活用したキャリア形成や実務でのスキルアップを実現できるようサポートします。本研修を通じて、受講者がAI技術を自信を持って応用し、社会に価値を提供するプロジェクトに携われるようになることを期待しています。

 関連サービス

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Python(機械学習)研修