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山崎講師第1章 人工知能（AI）の概要
1.1 AIの歴史と発展
1.2 AIの定義と分類（弱いAI・強いAI、機械学習・深層学習など）
1.3 現代社会におけるAIの役割と影響
第2章 データと情報処理の基礎
2.1 データの種類と特徴
2.2 ビッグデータとデータマネジメント
2.3 データ前処理と特徴量エンジニアリング
第3章 機械学習の基礎理論
3.1 機械学習とは何か
3.2 教師あり学習と教師なし学習の基本アルゴリズム
3.3 強化学習の概要
3.4 過学習と正則化の考え方
第4章 深層学習の基礎
4.1 ニューラルネットワークの仕組み
4.2 パーセプトロンと多層パーセプトロン（MLP）
4.3 活性化関数と損失関数
4.4 誤差逆伝播法（Backpropagation）の原理
第5章 主要な深層学習モデルと応用
5.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造と応用例
5.2 リカレントニューラルネットワーク（RNN）とそのバリエーション（LSTM, GRUなど）
5.3 自然言語処理における深層学習の活用
5.4 生成モデル（GAN、VAEなど）の基礎と事例
第6章 モデルの評価・最適化と実装技術
6.1 モデル評価指標（精度、再現率、F1スコア、ROC曲線など）
6.2 ハイパーパラメータチューニングの手法
6.3 学習率や最適化アルゴリズム（SGD、Adamなど）の選び方
6.4 主な実装フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）の紹介と実践例
第7章 AIの倫理・社会的影響と法的側面
7.1 AI倫理の基本原則と課題
7.2 プライバシー、セキュリティ、バイアスの問題
7.3 AIに関する法律・ガイドラインとその最新動向
7.4 AIの未来と社会との共生
第8章 実例研究と業界応用ケーススタディ
8.1 医療分野におけるAI活用事例
8.2 金融・製造・流通業界での応用例
8.3 スタートアップと大企業の取り組み事例
8.4 ケーススタディを通じた問題解決アプローチ
第9章 まとめと今後の展望
9.1 技術動向と研究開発の最前線
9.2 試験対策のポイントと学習の進め方
9.3 参考文献・追加学習リソースの紹介
付録 数学的基礎と補足資料
A.1 線形代数、微分積分、確率統計の基礎
A.2 参考問題と演習課題
A.3 用語集と略語解説
当社では、AI関連の研修を提供しております。
投稿者プロフィール
- 代表取締役
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セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。
