人工知能R GO！やろう！

この授業を通じてRシャイニーを正確に理解することができ、動作する方法と構築する方法を体系的に学びます。 また、Rシャイニーを活用して「動くワードクラウド」、「人工知能イメージ判断」ができるWebアプリケーションを構築してみましょう！

Q-learningからDeep Q-learningについて学び、強化学習をRで具現してみる時間があります。 Deep Q-network を超えて Self-imitation learning と Random Netowrk Distillation までの全体的な強化学習内容を扱います。

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

普段の統計が見慣れない、または統計に自信がなかった方も、Rを活用して簡単にデータ分析をしてみるように構成した過程です。見逃しやすいRの基礎文法とデータ構造を理解し、さまざまな例と実践でデータ分析の能力を育てましょう！

Rプログラミングのためによく使用される関数とコードを効率的に記述する方法と中級技術について説明します。

標本分布、仮説検定、回帰分析、ロジスティック回帰などの実務的な統計手法をRで直接実装し、解釈する深化過程です。ChatGPTやGeminiなどのAIチューターを活用し、コードの生成から分析結果の解釈、レポート作成までを学習することで、データ分析能力を一段階高めることができます。

複雑なデータ分析、どこから手をつければいいか途方に暮れていませんか？私が積み重ねてきた実践ノウハウで、RやAI Tutorの活用法を明快にお教えします。

Rを使用してデータを処理する方法を学ぶことができます。 プログラミング初心者にも従うことができます。

簡単で便利なデータ処理ができるR言語で、コンピュータ非専門家も自分の専門分野に関連したコンピュータプログラム活用能力を育ててみよう！

この講義では、Rを使った統計検定プロセスを学ぶことができます。 もしRインストールと基礎文法が慣れていない方はシーズン2から見ていただければと思います。