機械学習概論

機械学習の流れと押さえるべきポイントを理解をしよう

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内容・特徴
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対象者

全階層

・人工知能で活用される機械学習、深層学習について学びたい方
・機械学習プロジェクトに関わる全ての方
・機械学習を使用する際の押さえるべきポイントを理解したい方
・機械学習を体系的立てて復習したい方

研修内容・特徴OUTLINE・FEATURE

人工知能の定義や歴史から機械学習の基本や流れ、精度評価の方法などを学びます。言葉の定義、データの取り扱い方、アルゴリズムの初歩に触れていきます。ここで学んだことは機械学習を活用するうえで必ず押さえておくべきポイントになりますので、機械学習や深層学習を初めて学ぶ人は必ずこの講座を受講することをおすすめします。

登壇講師GOAL

石川聡彦 | Ishikawa Akihiko（株式会社アイデミー：代表取締役CEO）

登壇講師の顔写真

東京大学工学部卒。同大学院中退。研究・実務でデータ解析に従事した経験を活かし、Aidemyの企画・開発を主導。早稲田大学リーディング理工学博士プログラムでは、AIプログラミング実践授業の講師も担当。

著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（2018年/KADOKAWA）など。

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収録内容DETAIL

収録時間: 0:42:47

研修プログラム例
	内容	手法
	■．機械学習概論（１）人工知能と機械学習とは？（1）（２）人工知能と機械学習とは？（2）（３）機械学習の3分類（４）機械学習を行うフロー（５）データはどれくらい必要なのか？（６）データの分割（７）過学習（８）混同行列（９）精度評価指標（１０）このコースのまとめ	講義