AIエンジニア・データサイエンティスト養成講座

AIエンジニア・データサイエンティスト養成講座
標準学習時間講座概要

96時間（1.5時間×64回相当）

受講期間

3カ月

AI・データサイエンス分野でのシステム開発で主に用いられるプログラミング言語「Python」と、AIシステム開発で現在主流となる機械学習ライブラリ「PyTorch」を用いたAIシステム開発の実習に加え、統計学の基礎から応用的な知識習得とPythonを用いたデータ解析システムの構築まで行える講座内容です。

受講前提知識Windowsの基本操作ができること。

習得スキル
到達目標

AI・データ分析で主流となるプログラミング言語「Python」を用いたAIシステムの構築を行うとともに、システムから出力されたデータの分析を行える水準を目指す。

授業方法・形態

オンライン学習教材に沿って実習を行い、学習中の質疑応答は専用の質問掲示板システムを使って随時受け付ける。
加えて週2回の個別対面授業により直接指導を受ける。（個別対面授業は教室での受講とオンラインでの受講を選択可）
各科目のカリキュラム履修後にオンライン集合形式の授業で振り返りやグループワークを実施。

評価方法

・各科目のカリキュラム修了後に実施される確認テストによる評価（オンライン実施）
・全科目修了後に実施される修了テストによる評価（オンライン実施）

修了基準

各科目すべてのカリキュラムの履修かつ、修了テスで70点以上（100点満点）の判定による。

科目No.1
科目名

Pythonプログラミング

標準学習時間37.5時間（1.5時間×25回相当）

学習内容

データ解析や機械学習で用いられるプログラミング言語「Python」を基本文法から代表的なライブラリなどを使った応用的な利用方法までを学習します。

科目No.2
科目名

Pythonデータ分析

標準学習時間25.5時間（1.5時間×17回相当）

学習内容

統計学に関する全般的な知識を習得するとともに、データ分析で用いられる代表的なライブラリを使ったデータの分析と分析結果の出力方法を学習します。

科目No3
科目名

AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）

学習内容

機械学習に適したPython言語のさまざまなライブラリを使って、手書き文字認識や画像認識のシステムを構築する実習を通し、AIの基本知識から機械学習システムの開発手法までを学習します。

標準学習時間31.5時間（1.5時間×21回相当）

科目No.4
科目名

修了テスト

Winスクール（ピーシーアシスト株式会社）

試験時間

1.5時間（1.5時間×1回）1/6AIエンジニア・データサイエンティスト養成講座

カリキュラム内容
目安の受講回数

節章

No.1 Pythonプログラミング
1回

第1章：Python入門

2回
第2章：数値と文字列、変数
3回
4回
第3章：データ構造
5回
6回
7回

第4章：制御構造

8回
9回
10回

第5章：関数

11回
12回

13回
第6章：モジュール
14回
15回

第7章：クラス

16回
17回

18回

第8章：プログラムのデバッグ
第9章：ライブラリの利用
第10章：文字列処理

19回

20回

第11章：ファイル入出力

21回

22回

第12章：その他のよく利用するライブラリ

23回
第13章：Webからの情報取得
24回
25回[テスト]Pythonプログラミング

Winスクール（ピーシーアシスト株式会社）

PythonとはPythonの開発環境
Pythonプログラムの例
数値と演算
変数の利用
文字列
変換処理
2章演習問題
リスト
タプル
辞書
集合
3章演習問題
コメントの記述if文
while文
for文
内包表記
4章演習問題
関数の定義
様々な引数引数としての関数
クロージャとラムダ式
デコレータ
関数と例外、例外処理
組み込み関数
5章演習問題モジュールのインポート
パッケージ
6章演習問題クラスの定義プロパティ
クラスメソッド
クラスの継承特殊なメソッド
7章演習問題プログラムのデバッグ
標準ライブラリ
pipとPyPI
書式指定
文字コード処理
正規表現
10章演習問題
open関数CSVの処理XMLの処理JSONの処理
pickleの利用
11章演習問題ファイル・ディレクトリ処理
日付処理
12章演習問題
urllibを用いたデータ取得
requestsを用いたデータ取得
BeautifulSoupを用いたHTML解析
13章演習課題
スキルチェックテストによる理解度確認

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目安の受講回数

章節

No.2 Pythonデータ分析
26回

27回

28回

29回

30回

31回

32回

【実機実習】第1章：Pythonを用いたデータ分析

Pythonとデータ分析
学習環境の構築
Jupyter Notebookの利用【理論解説】第2章：統計に必要な知識
統計と統計学
統計学が利用される場面
統計学に必要な知識－統計学の分類
統計学に必要な知識－統計学でよく使うギリシャ文字
統計学に必要な知識－数学の範囲
統計学に必要な知識－2つの変数【実機実習】第3章：データの取得方法
データの入手場所
ライブラリを用いたデータの入手と加工
演習問題【理論解説】第4章：統計分析の流れ
統計分析と検定の流れ－概要
統計分析と検定の流れ－データの準備
統計分析と検定の流れ－記述統計
統計分析と検定の流れ－推測統計
統計分析と検定の流れ－結果の報告【実機実習】第5章：NumPyを用いたデータ操作
データの生成データの計算演習問題【理論解説】第6章：データの種類
データの種類と統計処理
量的データの特徴と分析
質的データの特徴と分析【理論解説】第7章：尺度の違い
統計学の尺度
名義尺度
順序尺度
間隔尺度
比例尺度
【実機実習】第8章：pandasを用いたデータの読み込み データの読み込みと操作
データの操作演習問題【理論解説】第9章：１変数の基本的なグラフ
代表的なグラフとその用途
棒グラフ
折れ線グラフ円グラフ
帯グラフ
レーダーチャート
バブルチャートローソク足【理論解説】第10章：２変数の基本的なグラフ
複合グラフ
散布図
モザイク図
【理論解説】第11章：質的データの分析
質的データの表し方
度数分布表
棒グラフとヒストグラム
パレート図
クロス集計表
行比率と列比率【理論解説】第12章：量的データの分析 1
連続データと離散データ
離散データの度数分布表
連続データの度数分布表
度数分布表とヒストグラム【理論解説】第13章：量的データの分析 2
分布の特徴
階級幅が等しくないヒストグラム
幹葉図の表現度数分布表の拡張
累積相対度数グラフ【実機実習】第14章：matplotlibを用いた可視化グラフの表示pandasを用いたグラフ表示
演習問題

Winスクール（ピーシーアシスト株式会社）

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目安の受講回数
章
33回【理論解説】第15章：分布の特徴- ３つの代表値

34回

35回

36回

37回

38回

39回

節

基本統計量
平均値とΣの見方
中央値
最頻値
代表値の特徴【理論解説】第16章：分布の特徴- ５数要約
５数要約
範囲（レンジ）
四分位数とパーセンタイル
箱ひげ図【理論解説】第17章：分布の特徴- 散らばりの程度
データのバラつきを示す値
偏差・分散・標準偏差の計算
標準偏差の読み取り方
変動係数
データの標準化
偏差値の計算
外れ値の対処【実機実習】第18章：一変数の記述統計
pandasを用いた統計量の表示
データのグループ化
演習問題【理論解説】第19章：分布の特徴- ２つの変数の関係 相関関係
相関表の作成共分散の概要共分散の計算
相関係数の概要
相関係数の計算
理論値の計算【実機実習】第20章：二変数の記述統計
pandasを用いた相関の確認
演習問題【理論解説】第21章：標本分布の考え方
標本分布t分布x2分布（カイ２乗分布）
F分布【理論解説】第22章：仮説検定の基本
仮説検定とは帰無仮説・対立仮説・有意水準
両側検定と片側検定
検定統計量と棄却域
第１種過誤・第２種過誤【理論解説】第23章：１標本問題
母平均の検定（母分散が既知の場合）
母平均の検定（母分散が未知の場合）
母分散の検定母比率の検定【理論解説】第24章：２標本問題
母平均の差の検定
母分散の比の検定
母比率の差の検定【理論解説】第25章：適合度検定と独立性の検定
適合度検定
独立性の検定分散分析とは【理論解説】第26章：一元配置分散分析
一元配置分散分析の考え方
分散分析の検定統計量
仮説の検定【実機実習】第27章：仮説検定
scipy.statsの利用
演習問題【理論解説】第28章：線形回帰モデル
回帰分析とは線形単回帰モデル
回帰係数の区間推定
回帰係数に関する検定
回帰の現象
線形重回帰モデル
自由度調整済み決定係数
回帰の有意性の検定と回帰係数に関する検定
相関係数の区間推定
無相関性の検定

Winスクール（ピーシーアシスト株式会社）

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目安の受講回数章
40回【実機実習】第29章：回帰分析【理論解説】第30章：ベイズ理論【理論解説】第31章：ベイズの定理の利用

41回【理論解説】第32章：ベイズ理論の応用【実機実習】第33章：ベイズ統計の利用

42回[テスト]Pythonデータ分析

節
statsmodelsの利用
演習問題
ベイズ理論とは従来の統計学との違い
ベイズの基本公式
ベイズの展開公式
ベイズの展開公式の利用
迷惑メールフィルタリングへの利用
機械学習・人工知能への利用
ナイーブベイズ分類
スパムフィルタの作成
演習問題
スキルチェックテストによる理解度確認

No.3 AIプログラミング実習（機械学習＆Deep Learning）
43回
44回

45回

46回

47回

48回
49回
50回
51回
52回
53回

54回
55回
56回
57回
58回
59回
60回

61回

[実習] 第1章：人工知能を体験する[理論解説] 第2章：人工知能（AI）概論

人工知能を体験する
日常生活に浸透しつつあるAI
人手ではできない作業と判断を行うAI
第３次AIブーム
AIで広がるビジネスチャンス[実習] 第3章：人工知能とPython
人工知能とは機械学習とPython[実習] 第4章：機械学習の種類とデータの重要性
機械学習の種類
データの重要性[理論解説] 第5章：AIの制作手法
AIを作る環境便利な関数で行列を計算してみよう
Pythonでの実装手順例
さまざまなライブラリ[実習] 第6章：機械学習で利用するPythonライブラリ NumPy
matplotlib
pandasscikit-learn
PyTorch[理論解説] 第7章：データ分析手法
特徴量を計算するために機械に判断させる
データを予測する
画像の特徴を出すには？
言語の特徴を出すには？
[実習] 第8章：scikit-learnを用いた機械学習の実装 線形回帰分析
サポートベクターマシン
学習結果の評価
パラメータ探索演習問題[実習] 第9章：PyTorchの基礎テンソルの操作
画像の読み込みと表示
演習問題[理論解説] 第10章：機械学習とディープラーニング
機械学習とはディープラーニングとは行動を学習する仕組み[実習] 第11章：PyTorchを用いたニューラルネット
ニューラルネットワークの基礎ワークの実装
簡単なニューラルネットワークの作成
手書き文字の判定
多層ニューラルネットワーク
演習問題[実習] 第12章：PyTorchを用いた畳み込みニューラル 畳み込み層とプーリング層ネットワークの実装
CNNでの手書き文字判定
CNNの高速化
演習問題[実習] 第13章：画像認識
画像認識をしてみる
用意されているモデルの利用
転移学習
物体の検出
演習問題

Winスクール（ピーシーアシスト株式会社）

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目安の受講回数
章
62回[理論解説] 第14章：AIの利活用

63回

節[理論解説] 第15章：AIの未来と課題[テスト]AIプログラミング実習

利用するAIと作るAI
AIを利用するために何が必要か
主要なAI製品
AIの未来と課題
スキルチェックテストによる理解度確認

修了テスト

全科目の理解度を問う効果測定

No.4 修了テスト
64回

Winスクール（ピーシーアシスト株式会社）

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