【オンライン】　「AI活用とディープラーニング」　入門編 【データ・デジタル/ビジネス/Zoom/90分/】

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• 講座詳細

  【講座趣旨】
  【概 要】
  　IoT（Internet of Things：すべてがインターネットに繋がる世界）、AIの技術革新が今後どのような社会構造の変化をもたらすのかという結論を出すには、また早い状態ではある。しかし、それらの技術革新は短期間のうちに新たなビジネス形態を生み出し、人々の生活環境を一変させ、産業構造、雇用形態までも大きく変えてしまう可能性がある。
  
  【特記事項】
  ※本講座はリアルタイム配信型(見逃し配信付き)となります。
  ■見逃し配信視聴方法(収録動画のストリーミング配信)
  各回実施日の翌々日(日・祝日を除く)21時までに「マイページメニュー」の「オンライン講座アクセス」に公開します。
  視聴期限は、最終回の収録動画を公開してから2週間後です。期間中は何度でも視聴できます。
  見逃し配信に関する詳細及び注意事項は、下記「オンライン講座ご受講にあたって」をご確認ください。
  
  ※お申込み前に必ずオンライン講座ご受講にあたってをご確認ください。
  
  ※初めてZoomをご利用になる方は、Zoomご利用ガイドをご覧ください。
  
  ■受講に際し、必ず受講規約をご確認ください。
  
  【受講にあたって】
  AIを概念を学び、テストデータを用いてディープラーニングの実装と分析方法について学びます。講座では、ChatGPT、Python、Pythonの利用環境としてColaboratoryを利用します。
  
  【準備学習（予習・復習等）の内容】
  この講座は、Pythonを用いたAIを実装することを目的としています。Pythonについての知識は不要ですが、PCの利用に慣れていることが求められます。
  
  【講義概要】
  第1回 2025年08月07日(木) AIとは何か
  ①現在のAIが対応できる分野， ②AIの活用例， ③AIを導入するには， ④AIの進展と個人のスキル， ⑤AIの課題
  
  第2回 2025年08月21日(木) ディープ・ラーニングの基礎
  ①ディープラーニングの基礎，②人工知能とディープラーニングの基礎，③ニューラルムネットワークのしくみ，④ニューロンモデル
  
  第3回 2025年08月28日(木) Pythonの基本
  ①Pythonのインストール，②AnacondとKerasのインストール，③Pythonの基本文法
  
  第4回 2025年09月04日(木) ニューラルネットワークの基礎（1）
  ①Numpy，Matplotlibの利用，②ニューロンとパーセプトロン，③ソフトマックス関数とシグモナイド関数
  
  第5回 2025年09月11日(木) ニューラルネットワークの基礎（2）
  ①損失関数，②勾配法，③バックプロバケーション
  
  第6回 2025年09月18日(木) ニューラルネットワークを用いた、将来予測
  ①不動産価格の予測モデル， ②消費材の予測モデル

• 備考

  【ガイダンス・デモレッスン】
  ◆本講座とあわせて、青沼講師の他講座も是非ご受講ください。
  □【オンライン】 経営を見える化する　入門編
  □【オンライン】 「リスク・マネジメント」　入門編
  □【アーカイブ】Excelで学ぶデータ解析入門
  □【アーカイブ】Excelで学ぶ実務データの分析
  
  【教材】
  配付資料
  「マイページメニュー」の「オンライン講座アクセス」にてダウンロードしていただきます。
  ※資料については、各回講師の方針により、講義中の閲覧のみで、受講生の皆様にご提供できない場合がございますのでご了承ください。
  
  【教科書】
  レジュメ、演習問題については、各テーマごとにクラスウェブ上で配布。なお、演習は各自復習することを前提とし、解答については遅れて配布します。
  
  【参考書】
  青沼(2022), "Pythonで学ぶビジネスデータの予測モデル",金融財政事情研究会.
  
  ※定員の充足状況の変化や、休講・補講等がある場合があります。
  お申込の際は、リンク先の主催校のホームページをご確認下さい。
  
  

• 講師陣

  名前	青沼 君明
  肩書き	明治大学専門職大学院 グローバル・ビジネス研究科教授
  プロフィール	東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了(数理科学博士)。1977年ソニー株式会社入社、1990年三菱銀行(現、三菱UFJ銀行)入行。商品開発部にてデリバティブの商品開発とモデル構築を、融資企画部にて信用リスクの研究開発を担当(チーフクオンツ)。東京大学大学院数理科学研究科、一橋大学大学院経済学研究科、大阪大学大学院基礎工学研究の客員教授を歴任。日本金融証券計量工学学会などの理事を歴任。著書:『企業数理のすべて』、『Excelで学ぶフォワード・ルッキングの基礎』、『Excelで学ぶ金融数学の基礎』、『Excelで学ぶ金融統計の基礎』、『Excelで学ぶ信用リスク』、『Excelで学ぶ確率統計の基礎』、『Excelで学ぶVaR』、『クレジット・リスク・モデル』など(金融財政事情研究会)。 Meiji.net関連記事