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本講座ではAIに関する基本的な知識を学びます。具体的にはAIの仕組み・歴史、機械学習との関係やAI事例などを扱います。更に、AI開発を進める上で、重要と考えられる３要素（AIクラウドサービス、データサイエンティスト...

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本講座では、AIプロジェクトの成功確率を高めるための、テーマ選定に関する考え方を学びます。
講座のゴールは、自身の業務にAIを適用する際に、筋のいいテーマの目利きができるようになることです。
テーマ選定の基本的...

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本講座ではAIプロジェクトの軸と言える「AIソフトウェア開発」の流れをフェーズ毎に分けて学びます。具体的には、AI開発と通常のソフトウェア開発の違いを理解した上で、その問題を解決する方法論となる段階的探索型開発の流...

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AI関連法律講座では、ビジネスにおいて実際にAIプロジェクトを進めるにあたり、気をつけなければならない法律や具体的な対応方法を学びます。本講座は４つの講座で構成されており、本講座では１つ目である「AIの開発フェーズ...

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AI関連法律講座では、ビジネスにおいて実際にAIプロジェクトを進めるにあたり、気をつけなければならない法律や具体的な対応方法を学びます。本講座は４つの講座で構成されており、本講座では２つ目である「フェーズ１：学習用...

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AI関連法律講座では、ビジネスにおいて実際にAIプロジェクトを進めるにあたり、気をつけなければならない法律や具体的な対応方法を学びます。本講座は４つの講座で構成されており、本講座では３つ目である「フェーズ２：学習済...

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AI関連法律講座では、ビジネスにおいて実際にAIプロジェクトを進めるにあたり、気をつけなければならない法律や具体的な対応方法を学びます。本講座は４つの講座で構成されており、本講座では４つ目である「フェーズ３：学習済...

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当講座では、ノーコードでデータ分析を行う上で土台となるスキルとして、Excelの基本関数の使い方について学びます。
当講座の構成は、はじめにミッションテーマに含まれる各種関数の基本的な機能や記述例を確認した後、そ...

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本講座ではPythonなどの分析用の言語を使わず、ノーコードにてデータ分析を行うための基礎知識を学びます。
実際に手を動かしながら、データ分析の基礎を理解し、基本統計量やデータ分布、相関の確認、データ集計といった...

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スーパーやデパートなどの食品売り場では、売上を最大化しつつも廃棄ロスを最小化することが大きな課題となります。準備した食品の数が少なければ販売機会ロスとなります。逆に多すぎて売り残れば廃棄せざるを得ません。食品の正確...

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本講座では、モデルの予測精度を評価するための「評価関数」に関する基礎的な知識を学びます。
回帰、分類、推薦・検索、物体検出など、タスクの種類に応じた評価関数の使い分けについても解説します。

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本講座ではDeepLearning、すなわち深層学習とその周辺の人工知能や機械学習に関する基礎知識について学びます。以下特に断りがない限り、DeepLearningのことは深層学習と呼ぶことにします。本講座を学ぶこ...

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本講座ではDeep Learningに関する基礎的な知識を学びます。
画像処理やニューラルネットワーク、ディープラーニングの基礎を学び、画像認識の代表的なタスクである画像分類タスクに挑戦していただきます。

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自然言語処理入門へようこそ！
本Gymでは自然言語処理を行う上で基本となる背景知識の取得を目標としています。
まず始めにテキストデータの基本的な扱い方を学んだ後、機械学習・深層学習を用いた自然言語処理の手法につ...

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機械学習や深層学習では「データ前処理が8割」と言われるほどデータ前処理は重要な作業となっています。
本講座では、表形式データやテキストデータなどのデータの前処理の方法について学んでいただきます。

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グラフを描画するためのライブラリである「matplotlib」や「seaborn」を活用して、データからビジネス等にとって有益な情報を見出すために重要な「データの可視化」の方法について学習する講座です。

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ちまたではダイナミックプライシングという言葉をよく耳にするようになりました。本Gymでは、ダイナミックプライシングの基礎知識を学習し、簡単なデータセットを用いて分析から運用までのプロセスを体験していただきます。
...

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当ジムでは、画像認識分野に含まれるタスクの一種である物体検出について学習します。
「独自のデータセットに対して、最先端の物体検出アルゴリズムを実行するためのスキルを身につける」ことが、当ジムにおける目標となります...

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時系列データ入門へようこそ！ 本Gymでは時系列データ処理を行う上で基本となる知識の取得を目標としています。
まず始めに通常テーブルデータと時系列データの違いなどの概念を学んだ後、時系列データ処理の手法について紹...

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データの分析をする上で必要となるプログラミング言語Pythonの基礎理解を目的とした、プログラミング言語初心者向けの講座です。

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データの分析をする上で必要となるライブラリpandasの基礎理解を目的とした初心者向けの講座です。

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scikit-learn道場へようこそ！
この道場では、Pythonでデータ分析や機械学習モデリングを行う上で欠かすことのできないオープンソースライブラリ「scikit-learn」を学びます。
「scikit...

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データの計算をする上で必要となるライブラリnumpyの基礎理解を目的とした初心者向けの講座です。

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PyTorch道場へようこそ！
この道場では、自然言語処理や画像認識などの深層学習や機械学習の分野で欠かせないツールの一つとしてその地位を確立している、DeepLearningフレームワーク「PyTorch」を学...

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pandas道場へようこそ！この道場では、Pythonでデータ分析を進めるにあたって欠かせないツールの一つとしてその地位を確立している、オープンソースライブラリ「pandas」を学びます。pandasはデータ分析の...

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PythonをPC上で実行する為の環境設定方法について解説します。
本講座ではAnacondaを利用してPythonのインストールを行うところから、matplotlibの日本語化、jupyter notebook...

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当コンテンツには、テーブルデータの処理に関する実装課題が合計で100問用意されています。
通常のQuest、Gymコンテンツとは違い、各課題のテーマに関する詳しい解説はGive Up(正解)後に記述しています。
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