|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/aiforbiz/
课程评论：没有评论
Coursera课程【商业人士 × AI・机器学习】理论与程序双重视角，面向非技术人员的AI・机器学习解说课程 本课程旨在为非技术人员提供深入浅出的AI与机器学习解说，结合理论与编程实践。即便您不具备编程背景，课程也经过精心设计，确保您能理解程序运行的逻辑与目的。 **课程亮点：** * **双重视角：** 不仅讲解AI・机器学习的理论基础，还通过实际程序代码解析其运作原理，让您全面掌握。 * **易于理解：** 即使是编程初学者也能轻松入门，每一步操作或代码含义都配有详细讲解。 * **案例驱动：** 采用具体案例，从问题识别、目标设定到数据选择、模型构建，全程可视化教学。 * **实战关联：** 将理论知识与程序操作相结合，清晰展示二者之间的对应关系。 * **项目全局观：** 除了模型构建，还涵盖AI・机器学习项目成功所需的其他关键环节，帮助您理解非技术人员的角色与价值。 **课程目标：** * 理解AI与机器学习的工作机制。 * 掌握机器学习项目的完整流程。 * 从“大概很有用”提升至“可应用于XX场景”的认知水平。 * 了解AI工程师的工作内容，学会有效沟通与协作。 * 激发在日常工作与项目中的AI应用创意。 * 掌握基础AI服务利用的知识。 **课程内容：** 1. **理论篇：** 通过案例分析，讲解如何识别问题、设定目标、选择数据以及构建预测模型。 2. **编程预备知识：** 学习必要的编程基础，为后续的程序解说做好准备。 3. **编程篇：** 使用程序代码，具体演示理论篇中的案例，解释代码的含义与实现方式。（无需亲手编程，理解流程即可） 4. **其他工程师工作：** 介绍AI・机器学习项目中，除模型构建外，影响项目成败的其他重要任务。 **课程范围：** * 核心讲解AI的机器学习功能。 * 以决策树为预测模型，深入浅出地讲解基础知识。 * 简要介绍随机森林、逻辑回归、神经网络等其他预测模型。 **不包含内容：** * 深度学习、图像识别、自然语言处理、生成式AI等领域。 * 已掌握AI・机器学习者。 **关键词：** AI, 机器学习, 非技术人员, 商业人士, 商业应用, 编程入门, Python。
非エンジニア向けに、AIにおける機械学習について、理論とプログラム双方の視点から解像度高く解説します。プログラム解説が含まれますが、非エンジニアでも理解できるようにコースを設計しています。多くのAI関連プロジェクトは、エンジニアだけで成し遂げるものではありません。企画推進、販売、広報、AI有効活用など、非エンジニアもプロジェクト成否を左右します。非エンジニアだからこそ、AI知識の獲得によって、周囲と差がつきます。技術知識を持つ非エンジニアは希少です。個人の成長戦略として、ぜひ、このコースをご活用ください。※※※補足※※※プログラムを解説しますが、学習者本人がプログラムを作成することは必須ではありません。コースを視聴することによって、プログラムの流れや意図を理解できるように、コース設計しています。もちろん、プログラムのファイルをダウンロードし、ご自身のPCで操作、検証、カスタマイズしていただくことも可能です。■コース終了後のゴールイメージAIや機械学習が、どのような仕組みで機能しているか理解している機械学習の流れを、解像度高く理解している「何となく便利そう」から「〇〇に活用できる」という理解度にステップアップしているAIエンジニアが、どのようなタスクを行っているかイメージできるAIエンジニアにタスクを相談・依頼する上で、気を付けるべきポイントを理解できている日々の仕事やプロジェクトにおいて、機械学習の活用アイデアを創出できる市場のAIサービスを活用できる基礎知識を保持している■コースの流れ①理論編→②プログラミング事前知識→③プログラミング編→④他にも数多くあるエンジニアの仕事の順でコースを構成しています。理論編では、ケーススタディーを用いて、具体的に課題把握、ゴール設定を行い、どのようなデータを使って、どのように予測モデルを構築するかについて解説しています。プログラミング事前知識では、プログラミング編の解説に必要な前提知識を学びます。プログラミング編では、理論編と同じケーススタディーを、プログラムを使って解説します。どのようなプログラムが記述されているか、どのようにプログラムで実現するか、について解説します。プログラム作成そのものは、必須ではありません。他にも数多くあるエンジニアの仕事では、AI・機械学習関連プロジェクトの成否に関わる、その他の重要なタスクについて解説します。■コースのアピールポイントコース作成時に、特に意識した本コースの強みです。理論とプログラムの2方向から解説していること機械学習のメカニズムやプログラムについて、何を意味する処理であるか逐一解説していること非エンジニアでも理解できるようにコース設計していることイメージの解説だけでなく、ケーススタディーに沿って、プログラムを用いた具体的な解説を実施していること理論編で説明した内容とプログラムを、対応させながら解説していることAI・機械学習関連プロジェクトには、予測モデル構築以外にも、数多くの重要な仕事があり、これらについても解説していること■コースの解説範囲AIのコア機能の1つである機械学習について、解説しています。予測モデルとして決定木を活用し、基礎知識から解像度高く解説しています。決定木以外の予測モデルに関しては、ランダムフォレスト・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの概要を解説しています。■購入前の注意点AIや機械学習の基礎を習得済という方はミスマッチです。ディープラーニングや、画像認識、自然言語処理、生成系AIなどの領域は取り扱っていません。※キーワードAI、機械学習、非エンジニア、ビジネスパーソン、ビジネスマン、ビジネスサイド、ビジネス、ビジネス活用、ビジネス利用、プログラミング未経験、プログラミング初心者、プログラミング、プログラム、初心者、未経験、簡単、Python
