近頃話題の人工知能（じんこうちのう）や機械学習（きかいがくしゅう）、データサイエンスといった内容について興味があり、

仕事や学習に活かしたい、そう考えている学生や社会人のためのやさしい入門講座です。

機械学習の専門書を開いてみると難しい専門用語や数式が羅列されて、

難しくて挫折した経験をお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。

この講座では、パソコンを操作できる知識をお持ちであり、かつPythonの基本的な知識をお持ちの方を対象とし、

人工知能や深層学習のプログラミングは、高校１〜2年生程度のレベルの数学知識があれば十分です。

また、扱う数学のトピックもなるべく最小限にし、図やグラフなど、機械学習のアルゴリズムを直感的に理解しやすいように噛み砕いて説明しています。

学習終了後には、機械学習およびscikit-learnについての知識が身についています。

扱う内容は、プログラミングに関しては以下の通りです。

・Jupyter Notebookの使い方

・数学用ライブラリnumpyの基本

・基本統計量のプログラミング

・matplotlibによるデータの可視化

・pandasによるデータの前処理

・scikit-learnによる機械学習ライブラリの利用

なお、扱う機械学習のトピックは以下の通りです。

・k-means法

・PCAによる時限削減

・線形回帰（単回帰分析・重回帰分析）

・SVM（サポート・ベクトル・マシン）

・ランダムフォレストによる分類

といった内容です。

さらには、多くの演習問題を用意し、理解をより深くすることが可能です！

です。これらについて学習したいかた、もしくは一度学習しようとして挫折してしまった方はぜひこの講座でトライしてください！