Pythonの基礎から
機械学習、AIのビジネス活用まで
未経験者でも習得が可能です
PythonによるAIオンライン講座
講座の特長
●管理者、及びDXデジタル変革推進を担うビジネスパーソン向けの講座です。
●新入社員、文系の非技術者、DX初心者、AI初心者にも対応した講座です。
●目標は、AIによるデータ分析方法・ビジネスへの活用方法の習得です。
●数式ではなく図を用いて解説しますので、未経験者・初心者でも習得が可能です。
講座の概要
全18回（28時間）の講座により、Pythonの基礎から多岐にわたるAIのアルゴリズムについて習得します。
豊富な事例演習によりAIをビジネスに適用するための実践力を養成します。
受講期間は1年間、理解度に合わせ何度でも受講可能です。
質問は、1年間リアルタイムに何度でも可能です。分からない個所をその都度解決することにより理解が深まります。
講座の説明動画
講座内容
| 1．データの視覚化（箱ひげ図、ヒストグラム、散布図） 2. 機械学習とは 3. AI, 機械学習, ディープラーニング（深層学習）の違い 4. 機械学習の手法について 5. Google Colaboratoryの使い方 |  | ||
| 1．算術演算、比較演算、論理演算 2. print関数、コメントアウト、空白 3. 変数 4. データ型1(int, float, bool) 5. データ型2(str) |  | ||
| 1．データ型3(リスト, タプル, 辞書) 2．if文 3．for文 4．while文 5．関数 6．組み込み関数 |  | ||
| 1．クラス 2．継承 3．モジュール、パッケージ、ライブラリ 4．import文 |  | ||
| 1．numpyとは 2．ndarray 3．基本的な演算 4．インデックス、スライス 5．2次元配列 |  | ||
| 1．pandasとは 2．ファイルの読込み 3．DataFrameの基本操作 4．抽出と代入 5．欠損値（Nan） |  | ||
| 1．matplotlibとは 2．グラフを表示 3．グラフの詳細設定 4．seaborn 5．相関係数とヒートマップ |  | ||
| 1．機械学習とは 2．単回帰分析 3．重回帰分析 4．重回帰モデルの解釈 5．ロジスティック回帰 6．ラッソ回帰、リッジ回帰 |  | ||
| 1．k近傍法 2．サポートベクターマシン 3．決定木 4．ランダムフォレスト 5．勾配ブースティング決定木 6．教師あり学習のまとめ |  | ||
| 1．教師なし学習とは 2．クラスタリング 3．次元削減 4．アソシエーション分析 |  | ||
| 1．評価指標 2．モデルの評価方法 3．エンコーディング 4．アンサンブル 5．ハイパーパラメータチューニング 6．機械学習の流れ |  | ||
| 1．データベースとSQL 2．SELECT(1) 3．SELECT(2) 4．CRUD 5．テーブル操作 6．JOIN |  | ||
| 1．画像データ 2．画像処理 3．深層学習モデルの概要 4．画像分類 5．物体検出 |  | ||
| 1．自然言語処理とは 2．形態素解析 3．Bag-of-Words 4．コサイン類似度 5．tf-idf 6．Word2Vec 7．BERT |  | ||
| 1．Webスクレイピング、WebAPIとは 2．HTML 3．Beautiful Soup 4．CSS 5．Twitter API |  | ||
| 1．Streamlitとは 2．セットアップ 3．機能紹介(1) 4．機能紹介(2) 5．機能紹介(3) 6．デプロイ |  | ||
| 1．音声処理とは 2．波形データの可視化 3．スペクトログラム 4．音声認識 5．テキスト音声合成 |  | ||
| 1．異常検知とは 2．ホテリングのT2法 3．ｋ近傍法 4．one-class SVM 5．オートエンコーダー |  | ||
受講料金
| 料金・受講時間 | 内容 |
|---|---|
| 料金 | 12万円（税抜き） |
| 動画再生時間合計（通常モード） | 28時間11分34秒（演習時間を含めると学習時間の目安は約40時間です） |
| 受講方法 | オンラインによるオンデマンド講座ですのでご都合に合わせて受講できます。 |
| 特徴 | ・お申込み後、直ぐに視聴が可能です。受講期間は１年間、何度でも受講できます。 ・受講内容に関するご質問は何回でもリアルタイムに可能です。 ・講座に使用する資料・演習データ等のダウンロードが可能です。 |
自分のペースで学習できる
・当講座の有効期間は1年間ですのでご自身のペースで学習することが出来ます。
・1年間、講座内容についての質問を何度でもすることが出来るので安心です。
よくある質問
初心者にも理解できるような構成になっています。何度でも視聴でき、またリアルタイムに質問も可能ですので特に問題は無いと思います。
お申込み後から1年間です。（質問もリアルタイムに1年間可能です。）
対面講座と異なりオンライン講座では繰り返しの受講ができるというメリットがあります。また対面講座同様に質問もリアルタイムに可能ですので、問題は無いと思います。
お申込み後に事務局よりお送りするURLにログイン（ID,PW）することで受講できます。受講中の質問は、チャット機能を用いてリアルタイムに可能です。
受講に必要な資料、データ等は受講前にもダウンロード可能です。
締め日払いに対応します。申込フォームにお支払予定日をご記入ください。
受講者の声
PythonもAIもまったくの初心者でしたが、理解することができました。
受講前に目的としていたAIの基礎の学習だけでなく、実践的な内容についても学ぶことができた。
解説がゆっくりで分かりやすく、丁寧でした。
AIの基礎知識はもちろんの事、複数の事例データを使った演習により、実業務での活用イメージが出来た。大変有意義でした。
内容は非常に分かりやすく初心者でもついていけました。
また、柔軟かつ迅速な運営・バックアップ体制にも非常に満足をしました。
講座のカリキュラム、内容に満足しています。実務でも役に立つ手法や分析方法を体系的に学ぶことができました。また、質問に関しても的確にアドバイスをしていただきまして大変助かりました。
広範な分野にわたり基礎から応用まで知識と能力が身につくよう教材が非常に良く構成されており、理解が大いに深まりました。
話も分かりやすく、内容も充実していた。
講座内容を何度でも視聴できたので学びなおしの際によかった。
初学者にもわかりやすいよう内容が工夫されており分析スキル向上に役立った。
短期間に、初歩から応用までの力が身につきました。
分析手法と事例をもとに、実践的な内容が含まれていた。
アフターサポートもしていただけているので、そういう点では非常に満足しています。
質問に丁寧に回答して頂けた。1年間は質問をさせていただける点はいいと思いました。
何度でも復習できたこと。質問にも丁寧に迅速に対応して頂き満足です。今後の就職につなげたいという思いを強く持つことができました。
分析手法と事例をもとに、実践的な内容が含まれていた。
受講の流れ
お支払い方法
請求書発行後の後払い/クレジットカード
・法人によるお申込みの場合は、締日払いも可能です。
（お申込みフォーム備考欄に「支払予定日」をご記載ください。）
・領収書をご希望の場合は、お申込みフォーム備考欄に「宛名」をご記載ください。
＜助成金事例＞
■Rによる統計学（入門編）・Rによる統計学（実践編）を合わせて受講する場合
■Pythonによるデータ解析入門・Pythonによるビッグデータ解析を合わせて受講する場合
＊10時間以上受講する場合、助成金の対象となります。
・大企業の場合
受講料助成額 99,000×60％＝59,400円
賃金助成額 10時間×480円＝4,800円
実質負担額 99,000－59,400－4,800＝34,800円
・中小企業の場合
受講料助成額 99,000×75％＝74,250円
賃金助成額 10時間×960円＝9,600円
実質負担額 99,000－74,250－9,600＝15,150円
・詳細は、所轄の労働局にお問い合わせください。
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