前処理からパラメータチューニング、ＡＩアルゴリズムの特徴や長所短所まで。実際のビジネスの現場にも応用可能なＡＩモデル構築の一連の流れを学ぼう！
もくじ情報：第１部　教師なし学習（基本的なクラスタリングを行う１０本ノック；様々なクラスタリングを行う１０本ノック；代表的な次元削減を行う１０本ノック）；第２部　教師あり学習（基礎的な回帰予測を行う１０本ノック；線形系回帰予測を行う１０本ノック；決定木系回帰予測を行う１０本ノック　ほか）；第３部　機械学習発展編（ＡＩを説明可能にする１０本ノック；ＡｕｔｏＭＬでモデル構築評価を行う１０本ノック）

下山　輝昌(シモヤマ　テルマサ)
日本電気株式会社（ＮＥＣ）の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、２０１７年に合同会社アイキュベータを共同創業。２０２１年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社Ｉｒｏｒｉｂｉを創業。人工知能、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｏｆ　Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる