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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。
- 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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