AI研修パッケージ｜数学・アルゴリズム
公開日：2022/06/29
更新日：2022/08/30
SchooのAI研修カリキュラム
Schooでは、AI研修カリキュラムをテーマ別にご用意しています。研修の対象者や、身につけてもらいたいスキルに合わせて研修設定をすることが可能です。
AI研修カリキュラム一覧
AI研修パッケージ｜数学・アルゴリズムの内容
AI研修パッケージ｜数学・アルゴリズムでは、以下の授業をカリキュラムとして設定しております。
- AIを使ったデータ分析のアルゴリズム概論
- AI人材に必要な高校数学：データ分析・関数・微分・ベクトル・確率
- AI人材に必要な数学概論
- AI人材に必要な統計学
- 機械学習のキホン
- 高校数学だけで理解するディープラーニング
学べること
※こちらは研修パッケージの作成例です。管理画面のテンプレートに含まれていない場合がございます。
研修内容
授業構成（全6講座）
| 講座名 | 学習目安 |
|---|---|
| AIを使ったデータ分析のアルゴリズム概論 | 1時間 25分 |
| 機械学習の概要 | 20分 |
| 機械学習のアルゴリズム前編：線形回帰と決定木の基本的なアルゴリズム | 20分 |
| 機械学習のアルゴリズム後編：線形回帰と決定木の応用的なアルゴリズム | 20分 |
| ディープラーニングのアルゴリズム | 25分 |
| AI人材に必要な高校数学：データ分析・関数・微分・ベクトル・確率 | 3時間 5分 |
| データ分析前編 代表値を知る (平均値 / 中央値 / 最頻値) | 20分 |
| データ分析後編 相関係数を導出する | 25分 |
| 微分前編 微分の定義を理解する | 20分 |
| 微分後編 グラフの概形 (カタチ) を知る | 15分 |
| 関数前編 関数の概要と関数の種類を知る | 15分 |
| 関数後編 AIと関連の深い応用的な関数を学ぶ | 15分 |
| ベクトル前編 ベクトルの基本的な性質を知る | 15分 |
| ベクトル後編 ベクトルと行列の関係性を知る | 10分 |
| 確率① 順列と組み合わせの違いを知る | 15分 |
| 確率② 確率とは何か？ | 20分 |
| 確率③ 確率分布を理解する | 15分 |
| AI人材に必要な数学概論 | 2時間 10分 |
| AI領域で使われる微分 | 45分 |
| AI領域で使われる線形代数 | 45分 |
| AI領域で使われる統計学 | 40分 |
| AI人材に必要な統計学 | 2時間 15分 |
| 統計学はどんなところに役立っているのか？ | 25分 |
| データを把握する大切さ | 30分 |
| 確率分布の大切さ | 25分 |
| 推定・検定に親しむ | 25分 |
| 多変量解析に触れる | 30分 |
| 機械学習のキホン | 1時間 40分 |
| 機械学習とは何か？何ができるのか？ | 25分 |
| 機械学習の全体像 | 30分 |
| 機械学習のアルゴリズム | 25分 |
| ニューラルネットとディープラーニング | 20分 |
| 高校数学だけで理解するディープラーニング | 50分 |
| ディープラーニングとは何か？何ができるのか？ | 15分 |
| ディープラーニングの仕組み (アルゴリズム) | 15分 |
| 計算しながら学ぶディープラーニング | 20分 |
説明資料（サンプル）
担当講師
AI研修
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- 株式会社カラーズ 代表取締役社長 経沢 香保子さん
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