非エンジニア向けに、AIにおける機械学習について、理論とプログラム双方の視点から解像度高く解説します。プログラム解説が含まれますが、非エンジニアでも理解できるようにコースを設計しています。
多くのAI関連プロジェクトは、エンジニアだけで成し遂げるものではありません。企画推進、販売、広報、AI有効活用など、非エンジニアもプロジェクト成否を左右します。
非エンジニアだからこそ、AI知識の獲得によって、周囲と差がつきます。技術知識を持つ非エンジニアは希少です。個人の成長戦略として、ぜひ、このコースをご活用ください。
※※※補足※※※
プログラムを解説しますが、学習者本人がプログラムを作成することは必須ではありません。コースを視聴することによって、プログラムの流れや意図を理解できるように、コース設計しています。もちろん、プログラムのファイルをダウンロードし、ご自身のPCで操作、検証、カスタマイズしていただくことも可能です。
■コース終了後のゴールイメージ
AIや機械学習が、どのような仕組みで機能しているか理解している
機械学習の流れを、解像度高く理解している
「何となく便利そう」から「〇〇に活用できる」という理解度にステップアップしている
AIエンジニアが、どのようなタスクを行っているかイメージできる
AIエンジニアにタスクを相談・依頼する上で、気を付けるべきポイントを理解できている
日々の仕事やプロジェクトにおいて、機械学習の活用アイデアを創出できる
市場のAIサービスを活用できる基礎知識を保持している
■コースの流れ
①理論編→②プログラミング事前知識→③プログラミング編→④他にも数多くあるエンジニアの仕事
の順でコースを構成しています。
理論編では、ケーススタディーを用いて、具体的に課題把握、ゴール設定を行い、どのようなデータを使って、どのように予測モデルを構築するかについて解説しています。
プログラミング事前知識では、プログラミング編の解説に必要な前提知識を学びます。
プログラミング編では、理論編と同じケーススタディーを、プログラムを使って解説します。どのようなプログラムが記述されているか、どのようにプログラムで実現するか、について解説します。プログラム作成そのものは、必須ではありません。
他にも数多くあるエンジニアの仕事では、AI・機械学習関連プロジェクトの成否に関わる、その他の重要なタスクについて解説します。
■コースのアピールポイント
コース作成時に、特に意識した本コースの強みです。
理論とプログラムの2方向から解説していること
機械学習のメカニズムやプログラムについて、何を意味する処理であるか逐一解説していること
非エンジニアでも理解できるようにコース設計していること
イメージの解説だけでなく、ケーススタディーに沿って、プログラムを用いた具体的な解説を実施していること
理論編で説明した内容とプログラムを、対応させながら解説していること
AI・機械学習関連プロジェクトには、予測モデル構築以外にも、数多くの重要な仕事があり、これらについても解説していること
■コースの解説範囲
AIのコア機能の1つである機械学習について、解説しています。予測モデルとして決定木を活用し、基礎知識から解像度高く解説しています。
決定木以外の予測モデルに関しては、ランダムフォレスト・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの概要を解説しています。
■購入前の注意点
AIや機械学習の基礎を習得済という方はミスマッチです。
ディープラーニングや、画像認識、自然言語処理、生成系AIなどの領域は取り扱っていません。
※キーワード
AI、機械学習、非エンジニア、ビジネスパーソン、ビジネスマン、ビジネスサイド、ビジネス、ビジネス活用、ビジネス利用、プログラミング未経験、プログラミング初心者、プログラミング、プログラム、初心者、未経験、簡単、Python