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AIプログラマ

IoTとAIに活かすPythonプログラミング

ピーシーアシスト株式会社

No. PCA020

26/03/16 更新

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研修内容・特徴
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到達目標
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よくあるご質問

対象者

・Python 未経験者、初心者の方
・これからプログラミング業務を始める方
・機械学習システムやデータ解析に関する業務に就きたい方

よくあるお悩み・ニーズ

Pythonプログラミングを基礎から学びたい
実務に役立つプログラミングスキルを習得したい
AIも活用したPythonデータ分析ができるスタッフを育成したい

研修内容・特徴outline・feature

データ解析や機械学習でも用いられるPython言語を基本文法から学び、IoTデバイスの制御システムや機械学習システムを構築する上で必要なプログラミングスキルを習得します。オープンソースライブラリを用いたAIシステム構築の実習を通して、AIの基礎知識から機械学習システムの開発手法までを学びます。 ＜Winスクール個別指導の特長＞ Winスクールの個別指導では、単に「質問に答える」だけではなく、講師が常に受講者の理解度を確認しながら進行することで、実務に直結するスキルの定着を図ります。講師一人につき平均3名（最大5名まで）の少人数による個別指導で、きめ細かな指導を行います。経験豊富なプロ講師が、受講者一人ひとりの目的やスキルレベルに応じて指導内容を都度アレンジしますので、短期間で即戦力となる知識やスキルを身につけることができます。

到達目標goal

①データ解析や機械学習でも用いられるPython言語を基本文法から学ぶ。
②Googleなどでも利用される機械学習ライブラリを使用してAIプログラミングの構築スキルを習得する。

受講イメージUSER INTERFACE

教室イメージ
学習イメージ

教材イメージ

研修プログラムprogram

目安の受講回数	章	節
受講回数：44回（1回1.5時間　全66時間）
▼Pythonプログラミング
1回	第1章：Python入門	Pythonとは
1回		Pythonの開発環境
2回		Pythonプログラムの例
	第2章：数値と文字列、変数	数値と演算
		変数の利用
3回		文字列
3回		変換処理
4回		2章演習問題
4回	第3章：データ構造	リスト
5回		タプル
5回		辞書
6回		集合
6回		3章演習問題
7回	第4章：制御構造	コメントの記述
7回		if文
8回		while文
8回		for文
9回		内包表記
9回		4章演習問題
10回	第5章：関数	関数の定義
10回		様々な引数
11回		引数としての関数
11回		クロージャとラムダ式
12回		デコレータ
		関数と例外、例外処理
		組み込み関数
13回		5章演習問題
13回	第6章：モジュール	モジュールのインポート
14回		パッケージ
14回		6章演習問題
15回	第7章：クラス	クラスの定義
15回		プロパティ
16回		クラスメソッド
16回		クラスの継承
17回		特殊なメソッド
		7章演習問題
	第8章：プログラムのデバッグ	プログラムのデバッグ
18回	第9章：ライブラリの利用	標準ライブラリ
	第9章：ライブラリの利用	pipとPyPI
	第10章：文字列処理	書式指定
19回		文字コード処理
		正規表現
		10章演習問題
20回	第11章：ファイル入出力	open関数
		CSVの処理
		XMLの処理
21回		JSONの処理
		pickleの利用
		11章演習問題
22回	第12章：その他のよく利用するライブラリ	ファイル・ディレクトリ処理
22回		日付処理
23回		12章演習問題
	第13章：Webからの情報取得	urllibを用いたデータ取得
		requestsを用いたデータ取得
24回		BeautifulSoupを用いたHTML解析
24回		13章演習課題
▼AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）　[マスターレッスン]
25回	[実習] 第1章：人工知能を体験する	人工知能を体験する
26回	[理論解説] 第2章：人工知能（AI）概論	日常生活に浸透しつつあるAI
		人手ではできない作業と判断を行うAI
		第３次AIブーム
		AIで広がるビジネスチャンス
	[実習] 第3章：人工知能とPython	人工知能とは
	[実習] 第3章：人工知能とPython	機械学習とPython
	[実習] 第4章：機械学習の種類とデータの重要性	機械学習の種類
	[実習] 第4章：機械学習の種類とデータの重要性	データの重要性
	[理論解説] 第5章：AIの制作手法	自分でAIを作るということはどういうことか
27回		便利な関数で行列を計算してみよう
		Pythonでの実装手順例
		さまざまなフレームワーク・ライブラリの概要
	[実習] 第6章：機械学習で利用するPythonライブラリ	NumPy
28回		matplotlib
		pandas
		scikit-learn
		TensorFlow
29回	[理論解説] 第7章：データ分析手法	特徴量を計算するために
		機械に判断させる
		データを予想する
		画像の特徴を出すには？
		言葉の特徴を出すには？
	[実習] 第8章：scikit-learnを用いた機械学習の実装	線形回帰分析
30回		サポートベクターマシン
31回		学習結果の評価
31回		パラメータ探索
32回		演習問題
33回	[実習] 第9章：TensorFlowの基礎	計算フローの記述
33回		計算フローの可視化
34回		演習問題
35回	[理論解説] 第10章：機械学習とディープラーニング	機械学習とは
		ディープラーニングとは
		大人の人工知能と子供の人工知能
	[実習] 第11章：TensorFlowを用いたニューラルネットワークの実装	ニューラルネットワークの基礎
36回		簡単なニューラルネットワークの作成
37回		手書き文字の判定
38回		多層ニューラルネットワーク
39回		演習問題
39回	[実習] 第12章：TensorFlowを用いた畳み込みニューラルネットワークの実装	畳み込み層とプーリング層
40回		CNNでの手書き文字判定
41回		CNNの高速化
41回		演習問題
42回	[実習] 第13章：画像認識	画像認識プログラムの作成
42回		画像認識プログラムの適用
43回		演習問題
44回	[理論解説] 第14章：AIの利活用	利用するAIと作るAI
		AIを利用するために何が必要か
		主要なAI製品
	[理論解説] 第15章：AIの未来と課題	AIの未来と課題

個別指導の流れFLOW

- step 01個別に対応した解説・指導
  
  自習形式では得られない、受講者一人ひとりの業務や理解度に応じた個別指導を実施します。学習の目的や現場での活用を意識した解説で、実務に直結する内容を丁寧に指導します。
- step 02実践課題への取り組み
  
  解説で得た知識をもとに、実務に応用できる課題に取り組みます。疑問点は講師がその場で対応し、理解が深まるまでしっかりフォローします。少人数制だからこそ実現できる即時対応が特長です。
- step 03理解度の確認と次ステップへ
  
  課題終了後には、講師が理解度をその場で確認します。必要に応じて復習や補足指導を行いながら、受講者の習得状況に応じて次のステップへ進みます。

教室を探すLOOK FOR CLASSROOMS

全国、北海道から鹿児島まで、すべてのWinスクールで教室の併用が可能です！
全教室で同じ講座を受講できるから、平日は勤務先の近く、週末は自宅近くの教室で受講するなど、自由な通い方が選べます。
もちろん、引越しをしても、新しい街の教室で継続して受講いただけるので安心です。

※教室により開講スケジュールが異なります。詳しくは、以下の各教室ページよりご確認ください。
　（主催会社のホームページに遷移します）

北海道・東北

北関東

都内・千葉・南関東

北陸・甲信越

金沢アピタ校

東海

近畿

中国

四国

松山校

九州

お申込みの流れFLOW

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ご利用規約の確認

ご利用に際しご確認いただきたい内容を記載した、ご利用規約を必ずご確認ください。
規約に関してご不明点などございましたらお気軽にお問合せください。

ご利用規約はこちら

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お申込み

WEBinsourceよりお申込みください。
（お申込み翌営業日）インソースがお申込み内容を確認し、サービス提供元のピーシーアシストに連携いたします。

※お申込みの際、必ず「連絡事項」欄に、ご希望の教室・入学日・ご利用時間帯を第3希望までご記載ください。なお、各教室の詳しい開講スケジュールは、上記の「教室を探す」の各教室のリンクからご確認ください。また、入学日はお申込み日から10日以降をご指定ください。お申込み後、土日祝日を除く平日3営業日程度でご返信させていただきます。

例：第1希望新宿本校 2026/3/17（火）19:30～
第2希望新宿本校 2026/3/20（金）17:50～
第3希望銀座校 2026/3/21（土） 11:00～
※ご記載がない場合、確認のご連絡をさせていただきます。

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ご入学日確定のご連絡

サービス提供元のピーシーアシストが入学日を調整し、メールにてご連絡いたします。

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受講開始

決定した入学日の開始時間10分前に教室にご来校をお願いします。ガイダンスを受けていただき、授業開始となります。

提供団体ORGANIZER

ピーシーアシスト株式会社が提供しております。

よくあるご質問Q＆A

複数名の受講は可能ですか？

可能です。複数名で受講される場合も、受講者一人ひとりの目的や理解度に合わせた個別指導をご提供いたします。
授業の予約やキャンセルの方法は？

受講者専用ページからお手続きいただけます。なお、予約・キャンセルともに前日まで受け付けております。
教室の併用はできますか？

全国どの教室でも併用利用が可能です。平日の夜は職場近くの教室、休日はご自宅近くの教室で受講いただくことも可能です。受講者の進捗状況は講師間で共有されているため、特別なお手続きなく全国どの教室でも専用ページから予約いただけます。
受講に期限はありますか？

講座ごとに受講期限を設けております。どの講座も週に2回以上のペースで、期限内に無理なく修了いただけます。もちろん、短期間で集中して通い、より早く修了することも可能です。

お問合せ・ご質問

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