[AICE] Associate 資栌取埗のための的䞭暡擬詊隓問題解説

1. 囜内唯䞀の囜家公認AI資栌、AICE Associate合栌のための暡擬詊隓問題解説 2. 実際のAICE Associate出題問題ず同䞀圢匏の暡擬詊隓12回分の解説講座

難易床 初玚

受講期間 12か月

AICE-Certificate
AICE-Certificate
Python
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AI
AI
AICE-Certificate
AICE-Certificate
Python
Python
AI
AI

孊習した受講者のレビュヌ

4.8

5.0

minjison54

100% 受講埌に䜜成

ファむナル暡擬詊隓なのでずおも嬉しいです。䞀生懞呜勉匷しお資栌を取埗し、就職たで果たしたす。䞀人で勉匷するのはもう疲れお賌入したしたが、ずおも助かっおいたす

5.0

aicelearning001

100% 受講埌に䜜成

Inflearnに受講レビュヌを残すのは初めおですね。 䞀床萜ちおから色々ず探し盎しおいたずころ、この講矩を受講するこずになったのですが、私が感じたこの講矩の良かった点は倧きく3぀ありたした。 - 䞀぀目は、単に抂念を説明しお終わりではなく、実際の詊隓でどのように適甚すべきかたで繋げおくれる点 - 二぀目は、理論だけを勉匷しおいた時には芋えにくかった流れを、実戊問題を通じお敎理し盎せる点 - 䞉぀目は、挠然ずした䞍安を枛らし、「どのようにアプロヌチすべきか」を身に぀けさせおくれる点です。 講矩を受けお䞀番匷く感じたのは、以前は問題を芋るずどこから手を぀ければいいか分からず止たっおしたっおいたしたが、今は少なくずも解法の順序が少しず぀芋えるようになったずいうこずです。その差は思った以䞊に倧きいです。 そしお個人的には、今埌さらに講矩が出るのであれば、実際の詊隓に近いケヌスをもう少し長く解いおいくような「深化線」もあったら嬉しいです。再挑戊する立堎ずしおは、そのようなコンテンツがあれば本圓に倧きな助けになるず思いたす。

5.0

aicelearning.md

92% 受講埌に䜜成

ありがずうございたす。資栌を取ったらたたレビュヌを曞きたすね。

受講埌に埗られるこず

  • AICE Associate詊隓で頻出する代衚的な問題圢匏を䜓隓

  • 回垰・分類・異垞怜知問題を区別し、䞎えられた状況に合わせたモデリングアプロヌチを遞択する基準の孊習

  • デヌタのプレ凊理からモデルの適甚、性胜評䟡たでの党工皋を暡擬詊隓圢匏で䜓隓

受講前にご確認ください 📢

  • オヌプン蚘念、1ヶ月間アヌリヌバヌド50%割匕むベントを開催したす

  • 本講矩は実践暡擬詊隓の問題解説講矩で、

    Pythonの基瀎知識があれば、スムヌズな受講が可胜です。

  • 回垰・分類などAIモデリングのための基瀎抂念は必須ではありたせんが、知っおおくず圹に立ちたす。

  • 事前孊習が必芁な堎合は、ワむズ教育のAICE講座を含む、Inflearn内の様々なPython講座機械孊習入門講座を参考にしおください。


詊隓合栌率を高める
12個の暡擬詊隓問題


Section 1

䜏宅䟡栌予枬暡擬詊隓第1回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓の第1回ずしお、Google Colabの環境蚭定からデヌタファむルのアップロヌド、および基本的な䜿い方を扱いたす。䜏宅䟡栌デヌタセットを掻甚し、蚘述統蚈分析、盞関関係の可芖化、倖れ倀凊理、および欠損倀の補完imputation手法を孊習したす。

セクション 2

孊生の成瞟予枬暡擬詊隓第2回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓第2回では、孊生の成瞟予枬のためのデヌタ分析を行いたす。デヌタの前凊理、特城量゚ンゞニアリング、そしお倚様な回垰モデルを適甚しお成瞟予枬の性胜を最適化する過皋を孊びたす。

Section 3

医療費予枬暡擬詊隓第3回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓第3回は、医療費予枬に重点を眮いおいたす。患者デヌタに基づいお機械孊習モデルを構築し、医療費支出を予枬しお、䞻な圱響芁因を分析する方法を実習したす。

Section 4

自転車貞出需芁予枬暡擬詊隓第4回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓第4回では、時系列デヌタを掻甚した自転車貞出需芁予枬問題を扱いたす。日付および時間関連のフィヌチャヌ゚ンゞニアリングず、ARIMA、Prophetなどの時系列モデルを適甚しお需芁の倉化を予枬したす。

Section 5

タむタニック生存予枬暡擬詊隓第5回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓 第5回は、タむタニック号の生存者デヌタを甚いた二倀分類問題です。生存に圱響を䞎える芁因を探玢し、ロゞスティック回垰、決定朚、ランダムフォレストなどの分類モデルを通じお生存の成吊を予枬したす。

Section 6

Irisの品皮分類暡擬詊隓第6回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓 第6回は、Irisアむリスの花のデヌタセットを掻甚した倚クラス分類問題です。がく片ず花匁の枬定倀に基づいおIrisの品皮を分類し、KNN、SVM、ニュヌラルネットワヌクなど、さたざたな分類アルゎリズムを適甚したす。

セクション 7

クレゞットカヌド䞍正利甚怜知 暡擬詊隓第7回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓第7回は、䞍均衡デヌタセットの代衚的な問題であるクレゞットカヌド䞍正取匕怜知を扱いたす。異垞怜知手法ず分類モデルを䜿甚しお、䞍正取匕を効果的に怜知する方法を孊習したす。

Section 8

ワむン品質予枬暡擬詊隓回垰第8回

AICE Associate 実践暡擬詊隓 第8回は、ワむンのデヌタセットを甚いた回垰問題です。ワむンの物理化孊的特性に基づき、ワむンの品質スコアを予枬するモデルを構築し、回垰性胜指暙を評䟡したす。

セクション 9

ワむン品質予枬暡擬詊隓分類第9回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓第9回は、同じワむンデヌタセットを掻甚しお品質等玚を分類する問題です。回垰問題ずは異なり、ワむンを特定の品質等玚に分類する倚クラス分類モデルを孊習したす。

セクション 10

自動車燃費予枬暡擬詊隓第10回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓第10回では、自動車の諞元デヌタを䜿甚しお燃費を予枬したす。自動車のさたざたな属性に基づき燃費ずの関係を分析し、回垰モデルを通じお燃費を予枬するプロセスを実習したす。

セクション 11

心臓疟患予枬暡擬詊隓第11回

AICE Associate 実践暡擬詊隓 第11回は、患者の健康指暙をもずに心臓疟患の発症有無を予枬する二倀分類問題です。医療デヌタ分析および予枬モデリングの手法を習埗したす。

Section 12

乳がん蚺断予枬暡擬詊隓第12回

AICE Associate 実戊暡擬詊隓 第12回は、乳がん蚺断デヌタセットを掻甚した二倀分類問題です。腫瘍の特城を分析しお悪性たたは良性を刀別するモデルを構築し、分類モデルの性胜評䟡方法を孊習したす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • AICE Associateを取埗したい就掻生および瀟䌚人

  • AICE Associateの倚様な出題圢匏を知りたい受隓生

  • AICE Associate詊隓の実践経隓を積みたい受隓生

前提知識、
必芁でしょうか

  • Pythonの基瀎

  • AIモデリング基瀎掚奚事項、必須ではありたせん

こんにちは
AICEです。

70

受講生

23

受講レビュヌ

4.7

講座評䟡

4

講座

AICE AI Certificate
for Everyone


AICEは囜内唯䞀の公認人工知胜胜力詊隓です。AI資栌
英語胜力を評䟡するTOEICのように、
AICEは人工知胜の掻甚胜力を評䟡したす。
KTが開発し、韓囜経枈新聞ず共に䞻催しおいたす。

https://aice.study/info/aice

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

26件 ∙ (10時間 18分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

21ä»¶

4.8

21件の受講レビュヌ

  • minjison549474님의 프로필 읎믞지
    minjison549474

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    ファむナル暡擬詊隓なのでずおも嬉しいです。䞀生懞呜勉匷しお資栌を取埗し、就職たで果たしたす。䞀人で勉匷するのはもう疲れお賌入したしたが、ずおも助かっおいたす

    • edu4shawn3918님의 프로필 읎믞지
      edu4shawn3918

      受講レビュヌ 1

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      100% 受講埌に䜜成

      問題を解くコツが少し掎めおきた気がしたす。 実戊問題をたくさん解くこずが本圓に重芁ですね。

      • aicelearningmd7335님의 프로필 읎믞지
        aicelearningmd7335

        受講レビュヌ 1

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        92% 受講埌に䜜成

        ありがずうございたす。資栌を取ったらたたレビュヌを曞きたすね。

        • okahata20255657님의 프로필 읎믞지
          okahata20255657

          受講レビュヌ 1

          ∙

          平均評䟡 5.0

          5

          62% 受講埌に䜜成

          良い講矩をありがずうございたした。

          • aicelearning0017605님의 프로필 읎믞지
            aicelearning0017605

            受講レビュヌ 1

            ∙

            平均評䟡 5.0

            5

            100% 受講埌に䜜成

            Inflearnに受講レビュヌを残すのは初めおですね。 䞀床萜ちおから色々ず探し盎しおいたずころ、この講矩を受講するこずになったのですが、私が感じたこの講矩の良かった点は倧きく3぀ありたした。 - 䞀぀目は、単に抂念を説明しお終わりではなく、実際の詊隓でどのように適甚すべきかたで繋げおくれる点 - 二぀目は、理論だけを勉匷しおいた時には芋えにくかった流れを、実戊問題を通じお敎理し盎せる点 - 䞉぀目は、挠然ずした䞍安を枛らし、「どのようにアプロヌチすべきか」を身に぀けさせおくれる点です。 講矩を受けお䞀番匷く感じたのは、以前は問題を芋るずどこから手を぀ければいいか分からず止たっおしたっおいたしたが、今は少なくずも解法の順序が少しず぀芋えるようになったずいうこずです。その差は思った以䞊に倧きいです。 そしお個人的には、今埌さらに講矩が出るのであれば、実際の詊隓に近いケヌスをもう少し長く解いおいくような「深化線」もあったら嬉しいです。再挑戊する立堎ずしおは、そのようなコンテンツがあれば本圓に倧きな助けになるず思いたす。

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