AIモデルの開発を、もっと速く、もっと身軽に
生成AIの登場で、機械学習開発のあり方は大きく変わり、ビジネス現場でのAI活用は一気に加速しています。
従来はデータの前処理からモデル選定、評価、コーディングまで多大な手作業と専門知識を要しましたが、いまやそれらの多くを生成AI・AIエージェントと協働して進められる時代です。
本講座では、機械学習の基礎（回帰・分類・アンサンブル・評価・前処理・教師なし学習・深層学習）を体系的に学びます。そのうえで生成AIツールを開発フローに組み込み、売上予測・異常検知・画像解析などのビジネス課題を解決するAIモデルを一気通貫で構築する手法を習得します。
「AIに任せる部分」と「人が判断・検証する部分」を見極めながら、現場の課題を自力で最速解決に導く、実務で使えるモデル構築力を身につけましょう。
講座の特長
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機械学習の基礎と生成AI活用を「統合」して学べる
機械学習の体系的な知識と、生成AIエージェントを用いた開発フローを分断せずに学習。
ツール操作の紹介にとどまらず、モデル構築の考え方から実装までを一気通貫で扱います。 - 2
実務で即使えるユースケース中心の構成
回帰・分類・異常検知・画像分類・物体検出という5つの具体的なユースケースを通じて、
「生成AIを使ったモデル構築」を実践的に学びます。
得られる知識・スキル
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機械学習開発の全体像課題設定からデータ収集・前処理・モデル構築・評価・運用までの一連の流れを理解し、実務で再現できるようになります。 -
主要な機械学習手法回帰・分類・アンサンブル学習（ランダムフォレスト、LightGBM）・教師なし学習・深層学習（CNN、RNN、Transformer）の要点を押さえ、課題に応じて手法を選べるようになります。 -
生成AIを活用した開発手法前処理・コーディング・評価指標の検討といった工程で生成AIを使いこなし、開発を効率化するスキルが身につきます。 -
実践的なユースケース対応力回帰・分類・異常検知・画像分類・物体検出の5つの構築例を通じて、自社課題への応用イメージを持てるようになります。
こんな方におすすめ
- これから機械学習を学び、生成AIを活用しながら効率的にモデル構築のスキルを身につけたい方
- プログラミングやAIの経験は浅いが、自社のデータを予測・分類・異常検知・画像解析などに活かしてみたい方
- 生成AIを単なるチャット利用にとどめず、データ分析・モデル開発に使えるようになりたい方
カリキュラム
- 序章
- 第 1 章：機械学習概論
- 第 2 章：教師あり学習の基礎
- 第 3 章：アンサンブル学習
- 第 4 章：モデルの評価指標
- 第 5 章：前処理とモデル構築
- 第 6 章：教師なし学習
- 第 7 章：深層学習の概要
- 第 8 章：CNN と画像処理
- 第 9 章：RNN と Transformer
- 第 10 章：生成 AI を用いたモデル構築の考え方
- 第 11 章：生成 AI を用いたモデル構築例
講座概要
| 講座名 | 生成AI時代の機械学習講座 |
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| 受講形式 |
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| 前提となる知識・スキル | 推奨スキル
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| 講座時間 | ライブ講義約16時間＋事前学習約8.4時間 |
| 標準学習時間 | 約45時間 |
| 料金 | 詳細はお問い合わせください。 |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 事前準備 | 本講座では、Miniconda または Miniforge をインストールしていただきます。また、conda およびpipというライブラリ管理ソフトを使って、Python ライブラリをインストールしていただきます。これらインストール作業を行えるパソコン環境をご準備ください。特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。 |
| PCの動作環境 |
※本講座のコーディング演習教材は、Intel Macには対応しておりません。macOSを使用して受講される場合は、Appleシリコン搭載のコンピューターをご使用ください。 |
FAQ
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※最新の教材提供を行うため、本コースは合成音声を利用する場合がございます。