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ＡＩ開発基礎研修～Pythonで機械学習・ディープラーニングを開発する編（５日間）

プログラミング

ＡＩはカンタンに作れる！ＡＩの仕組みや開発の流れ、機械学習・ディープラーニングについて学ぶ

No. 6960500 9906034

25/11/13 更新

研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
受講者の評価
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関連サービス

対象者

入社前（学生・内定者）
新入社員
若手層
中堅層

・これからAIを使ったシステム開発に携わる方
・すでにシステム開発の経験があるが、AIを開発できるようになりたい方
・AIを使って業務効率化やサービス向上を考えている企画部門・管理部門の方

よくあるお悩み・ニーズ

ある程度のプログラミング知識はあるものの、機械学習・ディープラーニングについてはよくわからない
AIの仕組みや具体的な開発の流れ、AIの評価方法について知りたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、AIの仕組みや具体的な開発の流れ、AIの評価方法について学ぶことができます。AI開発の標準言語とも言えるPythonと、機械学習・ディープラーニングのアルゴリズムを用いて、日本語文章の生成、手書き文字の認識、数値予測をするための基本的な考え方・プログラムの書き方・評価方法を習得します。
複雑なアルゴリズムは最小限に、機械学習プログラムの作り方について理解を深めることができます。

＊前提知識＊
本研修では、プログラミング言語Pythonの知識があることを前提にしています。知識がない方は次の研修で習得することができます。
（プログラミング初心者向け）Python入門研修～Excel操作とWebアプリケーション開発体験編（３日間）
（プログラミング初心者向け）Python入門研修（２日間）
※他のプログラミング言語による開発経験があれば習得は可能ですが、Pythonの文法についてあらかじめ習得しておくことを推奨いたします。

また回帰分析について以下の研修で学んでおくと、スムーズに理解を進めることができます。
ビジネスデータの分析研修～既存データの活用に向けてデータを加工する編

＊この研修ではＰＣを使用します＊
研修会場にノートＰＣをご用意をしております。
（持ち込んだＰＣのご利用はできません）

＊オンライン研修の受講環境について＊
オンライン研修ではPythonをインストールしたＰＣからの受講をお願いしております。
また、研修中に、ポート番号の開放など、ファイアウォールの設定変更を行うため、ＰＣの管理者権限が必要となります。
WindowsPCからの参加をお願いします。

到達目標goal

①AIの仕組みや具体的な開発の流れ、AIの評価方法について説明することができる
②簡単な数値予測・手書き文字認識・日本語文章生成ができるAIを開発することができる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．機械学習について知る（１）機械学習とは何か（２）機械学習の手法（３）機械学習のアルゴリズム（４）機械学習の精度について	講義
	２．スクレイピング ※使用ライブラリ：Requests、Beautiful Soup 4 （１）スクレイピングとは（２）Webページを取得する（３）Webページからデータをスクレイピングする（４）複数のWebページからスクレイピングする（５）スクレイピングしたデータを蓄積・検索する（６）スクレイピングの注意点【ワーク】実際のウェブサイト上のデータをスクレイピングしてみる	講義ワーク
	３．日本語の文章を生成する（１）日本語のテキスト処理について知る（２）形態素解析～Janome （３）自然言語処理で使われるモデルやアルゴリズム～Bag of Words、TF-IDF （４）マルコフ連鎖による文章生成（５）マルコフ連鎖を実装する　日本語データの用意、辞書データの作成、日本語文章の自動生成【ワーク】様々な文章を使って文章生成をしてみる	講義ワーク
	４．手書きの文字を認識する ※使用ライブラリ：Pillow、NumPy、scikit-learn、Matplotlib （１）手書き文字認識について知る　教師データの収集、前処理、特徴抽出・特徴ベクトル化（２）データセットの用意（３）手書き数字画像から学習する～ロジスティック回帰（４）手書き数字画像の前処理をする（５）手書き数字を予測する（６）モデルの精度を評価する（７）複数のモデルを比較する～ランダムフォレスト【ワーク】自分で書いた文字を認識させてみる	講義ワーク
	５．表形式のデータを前処理する ※使用ライブラリ：pandas、scikit-learn、Matplotlib （１）CSVファイルの読み込み（２）DataFrame による行の抽出（３）DataFrame による列の抽出・欠損値の補完（４）DataFrame による表データの結合（５）DataFrame によるデータの検索（６）データの可視化	講義ワーク
	６．回帰分析でデータを予測する（１）回帰分析について知る（２）緯度から気温を予測する～線形単回帰分析（３）緯度と高度から気温を予測する～線形重回帰分析（４）回帰分析のモデル評価～決定係数【ワーク①】ロンドンの家賃を予測してみる【ワーク②】カリフォルニアの家賃を予測してみる	講義ワーク
	７．ディープラーニング（深層学習） ※使用ライブラリ：scikit-learn （１）パーセプトロン（２）ニューラルネットワーク（３）ディープラーニング（４）ディープラーニングの例～アヤメの分類【ワーク】手書き文字の認識をディープラーニングで実現する	講義ワーク
	８．総合演習 ■手書き数字認識AI作成	講義ワーク

企画者コメントcomment

このところ、AI 活用に関する事例を多く耳にするようになりました。しかし、一口に「AI」といっても、精度や効果、開発コストは千差万別です。業務にAIを活用するためには、やはり投資対効果を考える必要があります。そこで、AI、とくに機械学習の仕組みを理解することを目標として本研修を開発しました。AIの精度や効果、開発コストについてある程度の想像がつくようになるとともに、AIを「魔法の技術」から「現実の技術」として捉えることができるようになります。もちろん、これからAIを開発できるようになるうえでも必須の知識を身につけることができます。

スケジュール・お申込み
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

注意事項

同業の方のご参加はご遠慮いただいております
会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

受講者の評価evaluation

実施、実施対象

2021年2月　　　　　4名

業種

インソース

評価

内容：大変理解できた・理解できた

100%

講師：大変良かった・良かった

100%

参加者の声

研修を紹介する際に、Ｐｙｔｈｏｎによって可能になることを説明できるようにします。また、ＩＴ系のニュースを理解することや業務改善のための可能性を、プログラムを利用することによって模索していきます。
ＰｙｔｈｏｎやＪｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋを、業務上の作業について、効率化できるかどうかの判断や仕組みづくりの判断に活かします。詳細に説明してくださったので、Ｐｙｔｈｏｎについてより深く理解することができました。
Ｐｙｔｈｏｎについての知識は全くなかったので、Ｐｙｔｈｏｎについての知識がつき、仕事の幅が広がったように感じています。今回研修で学んだことを入社後活かしていけるよう、受講して終わりにするのではなく、しっかりと復習します。
このＰｙｔｈｏｎの技術を知ることで、日々の業務の中でＡＩが使える場面を見つけ、作業を効率化したり、システム関連の部署の方とお話しする際にも、より理解が深まると感じました。大まかにでも、研修の内容を伝えられるようにします。

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2026/3/2	14:00～17:00	（半日研修）業務効率化のためのCopilot研修～文書・Excel業務のコツをつかむ	オンライン	申込み
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	内容	手法
	１．機械学習について知る（１）機械学習とは何か（２）機械学習の手法（３）機械学習のアルゴリズム（４）機械学習の精度について	講義
	２．スクレイピング ※使用ライブラリ：Requests、Beautiful Soup 4 （１）スクレイピングとは（２）Webページを取得する（３）Webページからデータをスクレイピングする（４）複数のWebページからスクレイピングする（５）スクレイピングしたデータを蓄積・検索する（６）スクレイピングの注意点【ワーク】実際のウェブサイト上のデータをスクレイピングしてみる	講義ワーク
	３．日本語の文章を生成する（１）日本語のテキスト処理について知る（２）形態素解析～Janome （３）自然言語処理で使われるモデルやアルゴリズム～Bag of Words、TF-IDF （４）マルコフ連鎖による文章生成（５）マルコフ連鎖を実装する　日本語データの用意、辞書データの作成、日本語文章の自動生成【ワーク】様々な文章を使って文章生成をしてみる	講義ワーク
	４．手書きの文字を認識する ※使用ライブラリ：Pillow、NumPy、scikit-learn、Matplotlib （１）手書き文字認識について知る　教師データの収集、前処理、特徴抽出・特徴ベクトル化（２）データセットの用意（３）手書き数字画像から学習する～ロジスティック回帰（４）手書き数字画像の前処理をする（５）手書き数字を予測する（６）モデルの精度を評価する（７）複数のモデルを比較する～ランダムフォレスト【ワーク】自分で書いた文字を認識させてみる	講義ワーク
	５．表形式のデータを前処理する ※使用ライブラリ：pandas、scikit-learn、Matplotlib （１）CSVファイルの読み込み（２）DataFrame による行の抽出（３）DataFrame による列の抽出・欠損値の補完（４）DataFrame による表データの結合（５）DataFrame によるデータの検索（６）データの可視化	講義ワーク
	６．回帰分析でデータを予測する（１）回帰分析について知る（２）緯度から気温を予測する～線形単回帰分析（３）緯度と高度から気温を予測する～線形重回帰分析（４）回帰分析のモデル評価～決定係数【ワーク①】ロンドンの家賃を予測してみる【ワーク②】カリフォルニアの家賃を予測してみる	講義ワーク
	７．ディープラーニング（深層学習） ※使用ライブラリ：scikit-learn （１）パーセプトロン（２）ニューラルネットワーク（３）ディープラーニング（４）ディープラーニングの例～アヤメの分類【ワーク】手書き文字の認識をディープラーニングで実現する	講義ワーク
	８．総合演習 ■手書き数字認識AI作成	講義ワーク

ＡＩ開発基礎研修～Pythonで機械学習・ディープラーニングを開発する編（５日間）

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