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【G検定入門にも】全ビジネスパーソンが知っておくべき「AI・機械学習の精度の測り方」入門講座をUdemyで公開

概要


AI・DX推進に携わる全てのビジネスパーソンが絶対に知っておきたい「機械学習の基礎知識とAIの精度の測り方」を学ぶ入門講座をUdemyで公開しました。本講座内容は、JDLA「G検定」の試験範囲の一部にも対応しています。
 数多くのAIプロジェクトを成功させ、PoC成功率100%を達成してきたAVILENデータサイエンティストチームを代表し、渡邉雅也が講師を務めます。
 コース冒頭は無料でご覧いただけますので、ぜひアクセスしてみてください!詳細・お申し込み:https://www.udemy.com/course/avilen-g-evaluationindex/?referralCode=40A1117AB0D7A2D78A84

詳細


講座概要


実務における「思ったようにAI・機械学習の精度が出ない」「開発したAIの精度をどこまで追求すればいいかわからない」という問題は、想像以上に頻繁に発生し、プロジェクト頓挫の原因ともなりがちです。さらに、外部ベンダーに開発を委託している場合などは、この問題をビジネスサイドの担当者が解決しなければなりません。
本講座ではこの問題に対応できるよう、精度評価の仕方=「評価指標」を徹底的に解説。具体例を多く用いて、実務でのイメージが付きやすい構成に仕上げました。

おすすめの対象者


・G検定受験を検討中の方
・ビジネスでAI導入に関わっている、またはその予定がある方
・AI・機械学習に関する基礎知識や、精度の評価方法について学びたい方

※数学やプログラミングに関する知識に自信がない方でも受講できる内容となっております。

講師プロフィー




渡邉 雅也株式会社AVILEN データサイエンティスト)

東京理科大学工学部経営工学科卒。幅広いAI分野の講師、G検定問題集執筆、また画像認識や時系列予測などのAIプロジェクトの開発に携わる。大学時代は経済ファイナンスデータを取り扱っており、Bloomberg主催のコンペティションレポート賞等、受賞歴多数。

カリキュラム


① コース概要、学習の進め方、評価指標を学習する意義
② AIの基本概要、従来のルールベースとの違い
③ 教師あり学習、教師なし学習、強化学習、ディープラーニング
④ AIを正しく評価するための前提知識(汎化性能、検証結果が悪い時の対処法、交差検証)
⑤ 回帰問題における評価指標
⑥ 分類問題における評価指標
⑦ 応用的なタスクと評価指標(レコメンデーション、画像処理、自然言語処理)

まずはぜひ、講座冒頭を無料でご覧ください!
https://www.udemy.com/course/avilen-g-evaluationindex/?referralCode=40A1117AB0D7A2D78A84

本格的にG検定を目指す方へ


日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定する「G検定」は、AI・ディープラーニングの基礎知識・活用能力を証明する唯一の資格です。



AVILENではG検定対策コースを開講しており、最新の出題傾向に合わせた講座設計はもちろん、合格保証制度も完備。試験対策に非常に有効な講座となっています。合格を目指す方は、ぜひ受講をご検討ください。

G検定対策コース:https://s.avilen.co.jp/lp/ai-business-course/


AVILENのG検定対策問題集、大好評発売中!


公式の「白本・黒本」になぞらえ、『赤本』として話題の「最短突破 ディープラーニングG検定 問題集(版元:技術評論社)」が大手ECサイト・書店等で発売中です。

プレスリリース:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000032.000043360.html

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