非専攻者/高校生のための人工知能基礎とキャリアアドバイス

Name: 非専攻者/高校生のための人工知能基礎とキャリアアドバイス
Price: 44000 KRW
Rating: 5 (1 reviews)

データサイエンス、人工知能を初めて勉強する非専攻者または高校生のための講義です。人工知能と機械学習の概念を理解し、関連する職業を持つためにどのような努力をすべきかをお知らせします。

（5.0）受講レビュー 1件

受講生 14名

難易度入門

受講期間 無制限

coco

Machine Learning(ML)

Deep Learning(DL)

Machine Learning(ML)

Deep Learning(DL)

受講後に得られること

機械学習と人工知能基礎概念
機械学習モデルの種類
ディープラーニングモデルの種類と概念
人工知能関連の進路
人工知能/データ分析を勉強する方法

DataScientist / AI researcherになるため
最初の一歩からしっかりと握る！ 🤖

DataScientist / AI researcher
なるための第一歩 👨‍💻

データサイエンス、人工知能を初めて勉強する非専攻者または高校生のための講義です。
人工知能と機械学習の概念を理解し、関連する職業を持つためにどのような努力をすべきかをお知らせします。

もしかしたらこんな悩みですか？

「DataScienceとAIが登場しましたが、私もできますか？」
「文科生もできますか？大学院は必須ですか？何から勉強すべきかわかりません。」

基礎概念から一つずつ説明します。

_{機械学習、講義の受講後は完璧に理解できます！}

そこで、この講義では、機械学習の理論と実習ではなく、機械学習と人工知能の基礎概念の説明で初心者の方（高校生／非専攻大学生）も簡単に理解できるようにしました。人工知能と機械学習が何であるかという概念と種類について説明し、関連する仕事が何であるかを紹介します。これらの職業を持つためにどのような能力を必要とするのか、実際の企業がどのような能力を要求するのかをお知らせします。最後に、各職業ごとにどのように勉強をしてどんな専攻をすれば有利かまで紹介します。

誰が聞くといいですか？

機械学習とAIモデルの基礎概念
知りたい方

データサイエンティストとしてキャリア
切り替えたい人

AI/DSに向かって進路を希望する
高校生/非専攻者大学生の方

内容をすべて学習したら、少なくともAI関連キャリアを設計できるように講義を構成しました。実際の企業が求める事項を比較し、AI関連職業の違いを紹介します。また、関連する職業を持つためにどのような能力を育てるべきかについて、関連学科や専攻について紹介します。

講義の主な内容
確認してください📚

1️⃣機械学習とディープラーニングの基本概念

生初心者にも簡単にアクセスできるように、「データとは何か」から始めます。このデータを使用して、機械学習/AIで何ができるかについてお知らせします。機械学習モデルを大きくどのように区別できるか、それぞれどのような方法で学習を行い、どのような結果を出すことができるかについてお知らせします。

2️⃣機械学習の種類

(Decision Tree, kNN, Ensemble Learning, Clustering, SHAP Value)

基本的に知っておくべき機械学習モデルについて説明します。理解しやすくするために、概念中心に講義を簡単に進めます。基本モデルの概念と長所と短所について学び、説明可能な人工知能として利用される（eXplainable AI）ShapValueについても紹介します。

3️⃣ディープラーニングモデルの概念と人工知能生成モデルとは異なり（DALLE.2）

ディープラーニングモデルの概念と種類について学びます。各モデルで何ができるかについて紹介します。そして、最近問題となっている人工知能生成モデルとは異なり（DALLE.2）を直接体験してみます。

4️⃣モデルの適合性評価方法

私たちが作ったモデルは、どのように正確ですか？作成するモデルがどれほど正確であるかを知るには、適切な実験設計が重要です。この実験設計はデータ分析にとって非常に重要です。多くの初心者の方が間違いな部分なので、できるだけ詳しく理解しやすく説明するようにしました。

5️⃣データ分析にとって重要なこと

データ分析は単に、モデリングでは終わりません。生データの前処理から始めて、派生変数の作成、実験の設計、モデリング、最後の解釈まで一連のプロセスを経ます。この過程で重要な部分と見逃すべきではない部分について話します。

6️⃣データサイエンス人工知能関連の職業と必要能力

人工知能関連の職業でData Scientistだけがいるわけではありません。データサイエンティスト（Data Scientist）、データアナリスト/データアナリスト（Data Analyst）、AI / MLエンジニア、AI researcherなど、4つの職業に分けられます。似たように見えますが、することがすべて異なり、各職業ごとに扱うツールや要求能力がすべて異なります。実際の企業が各職業ごとにどのようなことを要求するかを見ながら、職業別必要能力と関連専攻について紹介します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

人工知能/データサイエンスを学びたい非専攻者
人工知能を味わいたい高校生

こんにちは
です。

8,388

受講生

509

受講レビュー

136

回答

4.4

講座評価

講座

学部では統計学を専攻し、産業工学（人工知能）の博士号を取得して今もなお勉強中の無職です。

受賞

ㆍ 第6回ビッグコンテストゲームユーザー離脱アルゴリズム開発 / NCソフト賞(2018)

ㆍ 第5回ビッグコンテスト住宅ローン延滞者予測アルゴリズム開発 / 韓国情報通信振興協会長賞(2017)

ㆍ 2016 気象ビッグデータコンテスト / 気象産業振興院長賞(2016)

ㆍ 第4回ビッグコンテスト保険詐欺予測アルゴリズム開発 / 本選進出(2016)

ㆍ 第3回ビッグコンテスト野球試合予測アルゴリズム開発 / 未来創造科学部長官賞(2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

主に研究している分野は、データサイエンス、強化学習、ディープラーニングです。

クローリングとテキストマイニングは、現在は趣味でやっています :)

クローリングを利用して、人気のコミュニティ投稿だけを収集して表示する「マロン」というアプリを開発し、

全国のグルメ店リストとブログを収集して、グルメ推薦アプリも作りましたね :) (見事に大失敗しましたが..)

現在は人工知能を研究している博士課程の学生です。

カリキュラム

全体

22件 ∙ (4時間 52分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．人工知能の第一歩

4件 ∙ (46分)

1. データとは何ですか、どのような種類がありますか？
11:06
2. 機械学習の概念
15:46
3. モデルの学習メカニズム
08:54
4. 機械学習の区分（指導学習/非指導学習/強化学習）
10:32

セクション 2．機械学習モデルの種類と基礎概念

5件 ∙ (1時間 1分)

5. 線形回帰モデル、意思決定木、k-NN
15:29
6. ニューラルネットワーク
13:26
7. Support Vector Machine (SVM), Ensemble Learning
09:13
8. クラスター分析
08:07
9. eXplainable AI (SHAP value)
14:48

セクション 3．ディープラーニングの概念と種類

3件 ∙ (41分)

10. ディープラーニングの基本概念と種類（CNN、RNN）
15:16
11. 強化学習と生成モデルモデルと人工知能生成モデルとは異なり（DALLE.2）
17:11
12. CNNと既存の機械学習の違い（Graphical representation learning）
08:58

セクション 4．モデルの信頼性のための実験設計

2件 ∙ (41分)

セクション 5．データサイエンス/人工知能キャリアのためのアドバイス

7件 ∙ (1時間 42分)

セクション 6．講義資料

1件

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

1件

5.0

1件の受講レビュー

hj162kim7928
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
たくさん助けました。

￥5,403

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2️⃣機械学習の種類

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3️⃣ディープラーニングモデルの概念と人工知能生成モデルとは異なり（DALLE.2）

4️⃣モデルの適合性評価方法

5️⃣データ分析にとって重要なこと

6️⃣データサイエンス人工知能関連の職業と必要能力

こんな方に おすすめです

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