新たに開講するAI・データサイエンティストコースは、前半3か月の「基礎編」と後半3か月の「実践編」の2部構成となっている。
「基礎編」は、「実践編」に向けた基礎となるスキルを身に付けることが目的で、学習内容は以下の通り。
- 頻度統計からベイズ推論へ
- 多変量解析入門
- KPI策定と仮説検定・ABテスト
- numpyとpandas
- scikit-learn/pymc3ツアー
- SQL
- pipeline 基盤
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
「実践編」では、「データサイエンス・機械学習コース」と「深層学習コース」の中から興味のある方を選択し、機械学習・深層学習を活用したビジネスの場面で活かせる実践的なスキルを身に付けるべく学習していく。
「データサイエンス・機械学習コース」では、実際のビジネスデータを使用し、機械学習を用いてさまざまな角度からデータ分析を行い、ビジネスが直面している潜在的な課題を見出すところから始める。学習内容は以下の通り。
- データ分析
- 他クラス分類
- 回帰予測
- レコメンド・システム
- 逐次ベイズ推論を用いたA／Bテスト
「深層学習コース」では、深層学習で解決したいテーマをKaggleから選び、最新の論文を査読して最適なアルゴリズムを決定・実装するところから始める。学習内容は以下の通り。
- GPGPU/CUDA
- ハイパーパラメタ・オプティマイゼーション
- CNNによる画像認識
- RNN、LSTMによる時系列解析,自然言語処理
- AutoEncoderによる特徴量の圧縮，抽象化
- 性能評価
- Deep Learning最新論文のサーベイ、実装
学習は、月3回の対面講義（オンライン対応）と、毎回出題される課題によって進めていく。課題は個人で行うものだけでなく、チーム開発、研究レポートのまとめなど幅広く、概念の理解から実装までを確実に身に付けられるようになっている。
