以前に「機械学習入門レクチャー」を行ったことがあります。座学を中心にするのではなく、興味のある分野にあわせてカスタマイズし、AIにコードを書かせて実際に動かしてみることを軸にしました。
資料自体もAIに生成させた部分が多く、正直なところ「内容だけならAIに聞けば同じ」でもあります。ただ、AIに聞いただけでは進め方に不安があったり、最初のとっかかりに自信が持てなかったりする方も少なくありません。そうした方に向けて、実際に一緒に進めるサポート（レクチャー） をしました。
レクチャーのスタイル
・座学はほどほどに難しい理論を最初から詰め込むのではなく、手を動かしながら自然に理解していくスタイル。
・AIを活用：コードや資料はAIに書かせ、受講者は内容を理解しながら修正・実行することに集中。
・興味分野に合わせて柔軟に：ビジネスデータ、自然言語処理、可視化など、それぞれが関心を持てる題材を扱う。
使用したカリキュラム（例）
1. ChatGPT活用術 – 基本的な使い方やGPTsの紹介
2. 環境構築とPython基礎 – VSCodeの導入、拡張機能、基本操作
3. Windows操作とショートカット – データサイエンスに役立つ作業効率化
4. データの前処理 – 欠損値処理、スケーリング、カテゴリ変数の扱い
5. 探索的データ解析（EDA） – ヒートマップ、分布確認、相関分析
6. 次元圧縮とクラスタリング – PCA、UMAP、DBSCANなどを使ったグループ分析
7. 因果推論の基礎 – DAGの考え方や簡単な因果分析
8. 回帰分析 – 線形回帰とロジスティック回帰
9. 決定木とランダムフォレスト – 分類モデルの構築と可視化
10. 勾配ブースティング – XGBoostによるモデル学習と特徴量重要度
11. 特徴量エンジニアリング – 特徴量生成と評価方法
12. モデルの比較評価 – 精度、再現率、F1スコアなどの指標理解
13. ニューラルネットワーク入門 – 基本的な構造と学習の流れ
14. モデルチューニング – グリッドサーチやハイパーパラメータ調整
15. GPU環境の活用 – WindowsでのGPU設定や活用例
16. SIGNATE形式の課題演習 – 実データを用いた実践的な分析
17. レポート作成の流れ – 分析結果をまとめて説明資料にする
18. オリジナルデータの活用 – 自分の分野のデータを持ち込んで試す
19. 自然言語処理（NLP） – テキスト分類やWord Cloudなどの入門例
20. ビジネスデータサイエンスの応用 – 公開データを使った分析
こんな方に向いています
・ AIに質問すれば答えは出るけれど、自分ひとりで進めるのが不安な方
・ 機械学習やAI開発に挑戦したいが、最初の進め方に迷っている方
・ 理論書を読むよりも、まずは手を動かして成果を実感したい方
ご相談について
ChatGPTの使い方（基本～カスタムGPT、Codex）、AIを用いた開発、APIを使ったシステム構築、さらには機械学習の実践まで。必要に応じてアドバイスやレクチャーを行います。ご興味のある方はお気軽にご相談ください。
