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人工知能と機械学習
( 25 モジュール )

モジュール #1
人工知能入門
AIの概要,その歴史,およびアプリケーション

モジュール #2
機械学習の基礎
機械学習,タイプ,教師あり/教師なし学習入門

モジュール #3
MLの数学と統計
機械学習の線形代数,微積分,確率,統計

モジュール #4
機械学習のためのPython
Python,NumPy,Pandas,およびデータ操作入門

モジュール #5
データの前処理
データのクリーニング,特徴のスケーリング,および特徴の選択

モジュール #6
教師あり学習
回帰,分類,およびモデル評価指標

モジュール #7
線形回帰
単純および多重線形回帰,コスト関数,および勾配降下

モジュール #8
ロジスティック回帰
バイナリ分類,ロジスティック関数,および決定境界

モジュール #9
決定木
決定木,エントロピー,および情報ゲイン

モジュール #10
ランダムフォレスト
アンサンブル学習,バギング,ランダムフォレスト

モジュール #11
サポートベクターマシン
最大マージン分類,ソフトマージン,カーネルトリック

モジュール #12
教師なし学習
クラスタリング,次元削減,異常検出

モジュール #13
K平均クラスタリング
K平均アルゴリズム,重心初期化,収束

モジュール #14
主成分分析
PCA,特徴抽出,次元削減

モジュール #15
ディープラーニングの基礎
ニューラルネットワーク,パーセプトロン,多層パーセプトロンの紹介

モジュール #16
畳み込みニューラルネットワーク
CNN,畳み込み層,画像分類

モジュール #17
リカレントニューラルネットワーク
RNN,LSTM,シーケンスモデリング

モジュール #18
自然言語処理
テキスト前処理,トークン化,単語埋め込み

モジュール #19
転移学習
事前トレーニング済みモデル,微調整,モデルズー

モジュール #20
モデルの評価と選択
モデル選択,ハイパーパラメータ調整,相互検証

モジュール #21
不均衡なデータセットの処理
クラスの不均衡,オーバーサンプリング,アンダーサンプリング手法

モジュール #22
モデルの展開
モデルの展開,API 統合,Docker コンテナ化

モジュール #23
AI 倫理と公平性
バイアス検出,公平性指標,倫理的考慮事項

モジュール #24
AI の特別なトピック
生成モデル,注意メカニズム,説明可能な AI

モジュール #25
コースのまとめと結論
人工知能と機械学習のキャリアにおける次のステップを計画する

学習,共有,競争する準備はできましたか？

言語学習アシスタント
音声サポート付き

こんにちは！始める準備はできましたか？マイクをテストしてみましょう。

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