生成AI活用による革新的学習法

多変量解析の基礎理論とPythonによる実践

【WEB受講（Zoomセミナー）】ライブ配信/アーカイブ配信（7日間、何度でも視聴可）

WEB受講のみ

※本セミナーは、Zoomシステム利用によるオンライン配信となります。

初心者〜中級者を主対象

  　- Pythonや統計の基礎に少し触れたことがあるが、自力で分析するのはまだ不安な方

  　- ChatGPTを研究や業務に活用してみたいが、具体的な使い方を知りたい方

上級者にも有益

  　- 従来の統計解析手法を学んでいるが、「生成AIと組み合わせた新しい学び方・効率化」を体験したい方

つまり、「統計・多変量解析を必要とするが、AI活用の実感をまだ持てていない人」が最もフィットします。

理系学部初年度の微分積分，線形代数

 １）生成AI活用による新しい学習スタイル

　ChatGPTを用いて、理論の整理・Pythonコード生成・解析結果の解釈を一貫して行う方法を理解できます。

２）回帰分析の基礎と応用

　単回帰・多重回帰の理論を理解し、Pythonでの実装やモデル評価（決定係数、p値、多重共線性の検出と変数選択）ができるようになります。

３）主成分分析の実践力

　次元削減の理論と有効性を理解し、Pythonで寄与率・累積寄与率の算出と，主成分得点や負荷量の可視化と解釈が行えます。

４）因子分析の基礎理解と応用

　因子モデルの考え方を学び、因子負荷量・因子得点の推定、可視化と意味づけを実践できます。

５）実務・研究への応用力

　自分の業務データや研究課題に多変量解析を適用する際に、ChatGPTを伴走者として活用する方法を体得できます。

近年、生成AIの登場はデータ解析の学び方・活かし方を大きく変えつつあります。ChatGPTをはじめとするAIは、理論の説明からPythonコードの自動生成、さらには結果の解釈に至るまで、従来の学習を飛躍的に効率化する強力なパートナーとなります。本セミナーでは、生成AIを活用した「新しい多変量解析の学びと実践のスタイル」を提案します。

　講義では、多変量解析の主要手法である 回帰分析・主成分分析・因子分析 を取り上げます。まず理論を分かりやすく整理し、その後にChatGPTを活用してPythonスクリプトを生成し、実際に解析を実演します。さらに得られた結果を可視化し、統計的妥当性や解釈のポイントを確認することで、実務や研究に直結するスキルを習得していただきます。

　本セミナーの特徴は、単なる知識のインプットにとどまらず、「AIと対話しながら学ぶ」新しい学習方法を重視している点です。従来型の講義に比べ、受講者自身が主体的に問いかけ、理解を深める流れを体験できます。

　データ解析をこれから学びたい方はもちろん、すでにPythonや統計解析に触れている方にとっても、生成AI時代の新しい学習の実践方法を理解できる貴重な機会です。ぜひご参加ください。