AI総論

概要	本格的に機械学習、ディープラーニングを学ぶ前に、基本理論を学ぶ講座です。 AI・機械学習の歴史、定義、データの扱い、基本的な計算方法を理解することで後の機械学習、ディープラーニング講座へ繋げられます。またG検定合格を目指す方にもおすすめの講座です。
対象者	・機械学習、ディープラーニングの基礎理論を学びたい方・G検定試験の合格を目指したい方
日数	1日
費用
時間	9:00～17:00
講座内容	1．AI概論　・AI発展の歴史　・AIとは 2．機械学習概論　・回帰問題　・分類問題　・教師あり機械学習　・教師なし機械学習 3．学習評価　・正答率　・混同行列　・テストデータによる評価 4．学習のためのデータ分析　・クロスバリデーション　・ホールドアウト　・アンサンブル学習 5．学習精度向上の技法　・過学習　・データ正規化・標準化　・正則化