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:2022/06/29

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

  • データ分析:代表値 (平均値 / 中央値 / 最頻値)
  • データ分析:相関係数の導出
  • 微分:微分の定義
  • 微分:グラフの概形 (カタチ)
  • 関数:関数の概要と関数の種類
  • 関数:AIと関連の深い応用的な関数
  • ベクトル:ベクトルの基本的な性質
  • ベクトル:ベクトルと行列の関係性
  • 確率:順列と組み合わせの違い
  • 確率:確率とは何か
  • 確率:確率分布
  • AI領域で使われる微分
  • AI領域で使われる線形代数
  • AI領域で使われる統計学
  • 統計学のビジネス的応用例
  • データを把握する重要性(ヒストグラム・代表値・散布図・相関係数)
  • 確率分布とは(正規分布・ポアソン分布)
  • 推定・検定
  • 多変量解析
  • 機械学習の事例
  • 機械学習の全体像 (教師あり学習/教師なし学習/強化学習)
  • 機械学習のアルゴリズム
  • ニューラルネットとディープラーニング
  • ディープラーニングとは・ディープラーニングでできること
  • ディープラーニングの仕組み (アルゴリズム)
  • 計算しながら学ぶディープラーニング
  • ※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。

    まずは資料をもらう (簡単10秒)

    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に立っているのか? 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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    研修授業の講師一例

    • 株式会社サイバーエージェント 取締役人事統括 曽山 哲人さん
    • 株式会社カラーズ 代表取締役社長 経沢 香保子さん
    • パーソナルキャリア株式会社/DODA編集長 大浦 征也さん など
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