
OpenAI API 実践マスター:中級者のための高性能AIサービス設計およびデプロイ
YoungJea Oh
基礎を終えても実務への適用は 막막하시죠?(途方に暮れていませんか?)私の現場ノウハウで、複雑なRAGとエージェント設計を完成させます。
初級
Python, NLP, AI
理論は知っているけれど、実務データへの適用に戸惑っていませんか?私の現場でのノウハウを詰め込み、複雑な不正取引をコードで直接解決する実践的な技術を伝授します。
受講生 193名
難易度 中級以上
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
shinmj8721@naver.com
短時間で機械学習、ディープラーニングで異常検出する原理を学ばなければならなくて受講しましたが、よく理解しました! ただ、講師の方が後に行くほど何に追われるかのようにコーディングしないで、自分でやってみようと言って大体渡って行く場合がありました。私は講義をしながら講師様とコーディングを一つ一つやってみる楽しさを感じる方なのでこんな部分がちょっと残念でした。 それでも全体的に満足度が非常に高くて他の講義も受講しそうです!
5.0
nkhwi
とても分かりやすく説明していただき、ありがとうございます。
5.0
석현진
良い授業ありがとうございます。
実務データの前処理および正規化
SMOTE/ADASYN 不均衡データサンプリング
Isolation Forestに基づいた異常検知
XGBoost/LightGBM 実務モデリング
AutoencoderおよびVAEディープラーニングの実装
モデル性能の最適化および評価指標の分析
実践金融データセットプロジェクト
理論は簡潔に、実習は充実。
人工知能による異常取引検知に挑戦してみてください!
🙋♀️ 「従来のルールベースの異常取引検知方式に限界を感じています。」
🙋♀️ 「人工知能を勉強したのですが、どこに活用すればいいでしょうか?」
🙋♀️ 「今すぐ実務で使える実践的な講義が必要です。」
この講義では、人工知能を活用した異常検知手法について扱います。人工知能モデルを利用することで、金融取引、生産および製造業など、さまざまな分野で異常取引や異常数値が発生することを早期に検知できます。
不正取引検出モデルを導入するためには、データに現れる不正取引パターンを把握し、偏ったデータをサンプリングするなど、多様な機械学習手法が必要です。
伝統的なルールベースの異常検知と、人工知能ベースの異常検知手法は完全に異なります。
そのため、この講義では比較的最近発展した機械学習の手法まで網羅できるようカリキュラムを構成しました。カリキュラムに沿って実習を進めることで、実際の異常検知のためのモデル構築に活用できるようになるはずです。
時間がない方でも別途の先修科目なしで受講できるように構成されていますが、理想的には次の過程の事前受講を推奨します。(※予備知識としてPythonおよびML/DLの基本知識が必要です。)
Pythonの基礎スキルを短期間で素早く学びたいなら
機械学習・ディープラーニングの予備知識をじっくり身につけたいなら
Python言語を正しく、確実に身につけたいなら
学習対象は
誰でしょう?
基礎を超えて実務レベルのAI能力を身につけたい開発者
不均衡データの処理に苦労しているデータアナリスト
セキュリティおよび金融分野でのAI導入を準備している実務担当者
理論よりもコードの実装を中心とした学習を好む学習者
前提知識、
必要でしょうか?
パイソン(Python)
機械学習、ディープラーニングの基本原理
インフラン認証
キャリア認証
4,814
受講生
447
受講レビュー
158
回答
4.7
講座評価
18
講座
30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発し、講義を行っています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義として提供しています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。
ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/
全体
38件 ∙ (11時間 8分)
講座資料(こうぎしりょう):
6. 異常取引定義とアプローチ方法
12:12
7. アルゴリズムの種類と選択基準
13:59
8. 偏向したデータのモデル性能測定
17:09
全体
26件
4.6
26件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 20
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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