講座・課程詳細

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滋賀大学 大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)~ビジネスにつながる「機械学習」の基礎知識から先進事例まで~

団体名
滋賀大学
課程名
大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)~ビジネスにつながる「機械学習」の基礎知識から先進事例まで~
課程区分
その他
地域:詳細
全国(オンライン開講)
所在地:滋賀県彦根市馬場一丁目1-1
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科目・講師
開講日時
2023/12/01~2024/03/22
受講期間の目安
4週間
受講料
無料
学費支援
(奨学金)
無し
学費支援(教育訓練給付金)
無し
ジャンル
データサイエンス
通学/通信区分
通信
講座の実施形式
オンラインのみ
募集期間
2023/11/01~2024/03/22
プログラムの分野
情報・数理・データサイエンス・統計  
講座の実施期間について
1か月未満
講座レベル
リテラシーレベル(学士課程級)
機関コード
14201
定員
なし
講座の概要
「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」では、データサイエンス全般についての概観を与えることを目的にして、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、データサイエンスの応用事例について4週間で説明しました。
 今回の(Ⅱ)では、技術的により進んだ内容として、機械学習の諸手法とその応用について説明します。まず、機械学習とは何かという説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介します。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学ぶことができると期待されます。次に分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介します。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについて説明します。
 本講座は、機械学習の分野の中でも教師あり学習を中心に進めます。また、なるべく数式を使わないという方針で構成されています。

【講座内容】
第1週:機械学習の事例紹介
・イントロダクション
・機械学習とは (1)
・機械学習とは (2)
・機械学習とは (3)
・機械学習の先進的な事例 画像
・機械学習を使ったテキストからの性格推定
・機械学習の先進的な事例 音声
・機械学習の先進的な事例 企業分析
・機械学習の先進的な事例 マーケティング
・機械学習の先進的な事例 生産機械
第2週:機械学習の基礎 (1) 分類問題
・最近傍法
・線形分類器
・サポートベクターマシン (1)
・サポートベクターマシン (2)
・決定木・ランダムフォレスト
・単純ベイズ分類器 (1)
・単純ベイズ分類器 (2)
・混合正規分布モデル
第3週:機械学習の基礎 (2) 回帰問題・その他
・重回帰分析 (1)
・重回帰分析 (2)
・ロジスティック回帰モデル (1)
・ロジスティック回帰モデル (2)
・過学習と交差検証法
・判別分析における多クラス問題
・特徴量の設計 標準化とスパースネス
・特徴量の設計 主成分分析 (1)
・特徴量の設計 主成分分析 (2)
・特徴量の効果的な選択
第4週:機械学習の発展
・ニューラルネットワークとは?
・ニューラルネットワークの基礎
・ニューラルネットワークの学習
・畳み込みニューラルネットワーク 
・ニューラルネットワーク実習
・最近のニューラルネットワークの発展
・エピローグ
講座レベル
基礎レベル、専門レベル
対象とする職業の種類
データサイエンスの応用を学びたい社会人
科目一覧
修了要件
得点率60%以上
成績評価の方法
毎週確認テスト
社会人が受講しやすい工夫
曜日・時間に関係なく、いつでもどこでも受講できるオンライン講座です。
ホームページ
https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+pt025+2023_12/about
自由PR
 本講座は、「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」を発展させ、機械学習について基礎知識から応用事例までを解説します。
 機械学習とは、ビッグデータから規則性やルールをコンピュータに読み取らせ予測する際に用いる、AI時代に必須の手法です。皆様どうぞ奮ってご活用ください。

動画埋め込みURL
https://youtu.be/G5oePMZv6Ks
社会人が受講しやすい工夫
任意時期開講のため設定なし  
MOOC講座  
受講料の割引や補助金
割引・補助金の適用はない  
講座の途中参加
任意時期開講のため途中参加なし
活用が想定される企業の業種
建設業   運輸業   医療・福祉業   介護・看護業   学術研究・専門・技術サービス業   情報通信・情報サービス業   金融・保険業   不動産業   宿泊・飲食業   製造業   卸売・小売業   農業・林業   漁業   鉱業・採石業   電気・ガス・熱供給・水道業   娯楽業   教育・学習支援業   公務  
受講が想定される方の職種
事務・企画   営業・販売   サービス   電気・電子   ITエンジニア(システムインフラ開発など)   機械・組込エンジニア・技能工   インターネット専門職   建築   土木   素材   食品   医薬品   コンサルタント   金融   クリエイティブ(広告、ゲーム、ファッションなど)   講師(教育機関における教職員等)   公務員   医療・福祉   運輸   農林漁業  
おすすめの受講者層
内定者   新入社員   若手社員   中堅社員   管理職   シニア社員   経営者・経営幹部  
企業の受入実績
薬品、情報・通信、精密機器等の大企業・中小企業
160人が受講 年齢・性別は不明
受講後の聞き取りを行っていないため不明
特になし

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