「ODSC West Data PrimerシリーズでAIの学習を始めましょう」

「ODSC West Data PrimerシリーズでAIの学習を始めましょう」

データプライマーシリーズはODSC West Mini-Bootcamp Passの一部であり、AIの旅を始めるための黄金のチケットです。8月から10月まで実施されるライブで仮想的なプレブートキャンプセッションは、10月30日から11月2日までのODSC Westカンファレンスでの最大限の効果を得るための準備を整えるのに役立ちます。すべてライブで参加できない場合でも、オンデマンドで録画を視聴することができます。以下のAI学習のためのプライマーコースをチェックしてください。

データプライマー

オンデマンドで利用可能

データはデータサイエンス、機械学習、AIの基本的な要素です。このコースでは、データの収集、整理、プロファイリング、変換、基本的な分析など、データに関する基礎的なスキルと知識を教えるように設計されています。これにより、AIの旅を始め、SQL、プログラミング、AIのコースでさらに積み上げていくための貴重な洞察を得ることができます：

• Databricks ❤️ Hugging Face 大規模言語モデルのトレーニングとチューニングが最大40%高速化されました
• ELT vs ETL 違いと類似点の明らかに
• 私たちが知っていることを蒸留する

モジュール1：	モジュール2：	モジュール3：	モジュール4：
データの紹介	データの収集	データの変換	データの分析
データとは データの重要性 データのライフサイクル データ型の理解 データ中心のAI	データの収集 データの入手 外部データ データのライセンス データ収集ツール	データ 変換 – データの拡張 – 相関と外れ値 – データの品質 – データ 変換ツール	データのプロファイリング データセットの説明 データの整形と整形の例 データ分析ツール

SQLプライマー

2023年9月7日（木）午後2時（EST）

このSQLコーディングコースでは、データの管理と操作に使用される標準的なプログラミング言語であるStructured Query Language（SQL）の基礎を学びます。データワングリング、集計関数、サブクエリ、結合操作などのトピックをカバーします。現実世界の問題を解決するためにSQLコードを設計および作成する方法を学びます。修了後、学生はSQLに強固な基礎を持ち、データから洞察を抽出するために効果的に使用することができます。

モジュール1：	モジュール2：	モジュール3：	モジュール4：
データワングリング	テーブルとデータベース	SQL構文	データ操作
データワングリングの紹介 データワングリングにSQLが必要な理由 データライフサイクルのレビュー SQLデータ型 データの入手と収集	データの格納 人気のあるデータベース テーブルとデータベース 関係データ設計 データ 正規化-外部キーおよび主キー	SQL構文の紹介 SQLクエリ構文 SQL CRUD（作成、読み取り、更新、削除）の理解 SQLを使用したデータのフィルタリング SQLを使用したデータプロファイリング	SQLのサブクエリ データのロードと挿入 トランザクション制御 集計関数とグループ 結合操作 SQLを使用したデータの更新

Pythonを使ったプログラミング入門コース

2023年9月21日（木曜日）午後2時（米国東部標準時）

Python言語は、データサイエンスや機械学習の分野で最も人気のあるプログラミング言語の一つです。これは、これらの分野に特化した強力でアクセスしやすいライブラリやフレームワークを数多く提供しています。このAIプログラミングコースは、Python言語を使用したコーディングの基礎を短期間で学ぶために設計されています。

データ構造、制御構造、関数、モジュール、ファイル処理などのトピックをカバーしています。このコースは、Pythonの基礎を提供し、データサイエンスや機械学習の分野で進歩するために必要なスキルを開発するのに役立ちます。

モジュール1：	モジュール2：	モジュール3：	モジュール4：
はじめに	データ構造	関数とモジュール	OOPとライブラリ
はじめに 基本的な概念 変数とデータ型 演算子 制御構造 関数	データ構造 配列 リスト タプル 辞書 構造の操作	関数の定義 関数の呼び出し 値の渡しと返し 組み込み関数 モジュールのインポート ファイルの入出力	オブジェクト指向プログラミング クラスとオブジェクトの定義 継承 例外処理 外部ライブラリ

AI入門コース

2023年10月5日（木曜日）午後2時（米国東部標準時）

データ整理は、データ駆動型のプロジェクトの基盤であり、Pythonはこのドメインで最も強力なツールの一つです。このコースでは、実際のデータの課題に対処するために必要なスキルを身につけるためのハンズオンの経験を参加者に提供します。生データのクリーニングや変換から分析のための準備が整うまで、このコースは実世界のデータの課題に対処するためのスキルを身につけることができます。

この短期間のAI学習コースを修了すると、参加者はデータライフサイクルを管理し、生データを実用的な洞察に変えるための知識とスキルを完全に身につけることができます。これは、高度なデータ分析やAIアプリケーションのための準備を整えることになります。

モジュール1：	モジュール2：	モジュール3：	モジュール4：
はじめに	データクリーニング	データ変換	データ操作
データ整理の概要 データ解析プロセスでのデータ整理の重要性と役割 データクリーニング、変換、再形成の概要	データソース データの取得技術 欠損データの処理 外れ値や重複データの取り扱い データ品質の問題への対処	データの再形成 ピボット、メルト、スタック カテゴリ変数の取り扱い データ型の変換 正規化とスケーリング	Pandasライブラリ データのフィルタリング、ソート、集計 データの統合と結合 データの結合 データセットのマージと結合

Pythonによるデータ整形コース

2023年10月19日（木曜日）、午後2時（米国東部標準時）

このAIリテラシーコースは、参加者に人工知能（AI）と機械学習の基礎を紹介することを目的としています。まず、さまざまなタイプのAIについて調査し、その後、アルゴリズム、特徴、モデルなどの基本的な概念を理解します。機械学習のワークフローを学び、データから予測を行うために学習できるモデルを設計、構築、展開する方法についても学びます。これには、モデルのトレーニングや教師あり学習、教師なし学習などのさまざまな機械学習のタイプ、回帰やk-meansクラスタリングなどの一般的なモデルも含まれます。

修了後、参加者は機械学習とその機能についての基礎的な理解を持ち、機械学習とデータサイエンスの入門レベルの実践的なトレーニングを活用するための準備ができるでしょう。

モジュール1：	モジュール2：	モジュール3：	モジュール4：
導入	機械学習のタイプ	教師あり学習	教師なし学習
AIの概要 AIスタック 機械学習の定義 機械学習と従来のプログラミングの比較 アルゴリズムとモデル 機械学習のワークフロー	独立変数と従属変数 特徴選択 データラベリング モデルのトレーニングとテスト 構造化および非構造化データ – 機械学習のタイプ	教師あり機械学習 人気のある機械学習アルゴリズム 分類モデル 回帰モデル どのモデルを使用するか？ 特徴抽出	教師なし機械学習 教師ありと教師なしの機械学習の比較 教師なし機械学習 – K-Meansクラスタリングモデル – ディープラーニング概要 – ディープラーニングと機械学習の比較

LLMs、プロンプトエンジニアリング、および生成型AI

2023年秋に登場予定

急速に進化するAIの分野において、「LLMs、プロンプトエンジニアリング、および生成型AI」コースは最先端のオファリングとして位置づけられ、最新の大規模言語モデル（LLMs）、プロンプトエンジニアリング、および生成型AI技術の最新動向を学ぶためのものです。このコースでは、LLMsのアーキテクチャと機能、AIの応答をガイドするための効果的なプロンプトの作成術、創造的かつ論理的なコンテンツを生成する原則について詳しく学びます。これらの要素はAIスタックの一部として不可欠であり、これらを理解することは、AI駆動のアプリケーションの革新、最適化、および成功に向けて必要な要素です。

研究者、開発者、またはAI愛好家である場合、このコースは、これらの変革的な技術の力を活用し、AI革命の最前線に立つために必要な洞察力と実践的な経験を提供します。

モジュール1：	モジュール2：	モジュール3：	モジュール4：
LLMの基礎	プロンプトエンジニアリング	ChatGPT API	LLMの微調整
大規模言語モデル（LLMs） トランスフォーマー アーキテクチャ LLMsの応用 – LLMsのそのままの利用 – チェインのプロセスフロー – テキストの要約 – 質問応答 – テキストの類似性	基礎 プロンプトエンジニアリングの例 プロンプトの操作 プロンプトエンジニアリングのガイドライン プロンプトからの応答への影響 温度 予測可能な出力と創造的な出力	トークンとプロンプト 反復的なプロンプトの開発 プロンプトの効果の評価 モデルの振る舞いのガイド – 独自のチャットボットの構築 – プロンプトの一般的な欠点 – 幻覚、公平性、バイアス、およびジェイルブレイキング	微調整 導入 – 微調整のタイミング – モデルの段階 – 分類 – トピックモデリング、感情分析、エンティティ認識の例 – 事前トレーニング – ハードウェアとデータの考慮事項

今日から学びましょう！

学校に行くには年をとりすぎていると感じるかもしれませんが、学ぶことには年齢制限はありません。この学習シーズンに、ODSC West Mini-Bootcampパスを入手して、新しい仕事に適したスキルを身につけ、新しい知識を得て、新しい繋がりを築きましょう。今すぐ登録して、対面およびバーチャルパスのすべてが50％オフです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!