機械学習入門
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
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