ビジネスで必要となる統計学や機械学/AIの基礎知識について学びます。第１回、第２回と第３回で基本統計量である算術平均、中央値、四分位数、最頻値、分散と標準偏差を紹介します。第４回では確率の基本と各種の確率分布、第５回では区間推定や点推定などの統計的推定について学びます。さらに第６回では２変数の相関と因果を扱います。
この講座はビジネスのための統計学入門の前半部分であり、後半は回帰分析、機械学習です。
おもに、ビジネスの場面で統計学や機械学習を活用する場面を想定し、そこで必要となる基礎知識を系統的にまとめて学べる構成となっています。さらに実際の応用例は、他の先生の講座のなかでくわしく説明されています。この講座は他の講座の入門編となっていますのでご活用ください。
滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター特任教授
学生時代に第2世代 AI を研究、当時からプログラミングの自動生成、プログラミング科学、経営の意思決定アルゴリズム開発といった研究のかたわら、30年以上にわたり10種類以上のプログラミング教育を行った経験をもつ。最近はデータサイエンスや AI の教育を子ども向け、文系学生向け、社会人向けなど、多方面にわたって取り組んでいる。
主な著書
「データサイエンス大系 ニューラルネットワークとディープラーニング」学術図書出版社
特になし
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得点率70%以上
1週間
講義動画収録時期：2022年
＜開講予定＞（10/23～）
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