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実務・業務で応用活用するための

Chat GPT × Pythonによる統計解析データ分析・予測への応用

【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)

オープンセミナー WEB受講

エレクトロニクスソフトウェア化学医薬機械環境・エネルギー食品・化粧品

ChatGPTについての基礎,統計解析の基礎,Google Colaboratory環境でのPythonの使い方,生成AI全般の基礎について,実務で活かせるように実践的に分かりやすく解説する特別セミナー!!

講師

株式会社メドインフォ 代表 医学博士 嵜山 陽二郎 先生

講師紹介

日時
2024/12/23(月) 10:00〜16:00
会場
※本セミナーはWEB受講のみとなります。
受講料
(消費税率10%込)1名:49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名:44,000円   
テキスト
PDF資料(受講料に含む)

受講概要

受講形式

WEB受講のみ

※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。

受講対象

本テーマに関心があれば制限はありません。

予備知識

特に必要ありません。

習得知識

1)ChatGPTについての基礎知識
2)統計解析の基礎知識
3)Google Colaboratory環境でのPythonの使い方の基礎知識
4)生成AI全般の基礎知識 など

講師の言葉

 ChatGPTすなわちOpenAI社が開発した自然言語処理モデルの生成AIが近年台頭し、テキストベースの対話形式で自然な回答を生成できるようになりました。統計解析においても、「〇〇解析をしてください」という命令文(プロンプト)を入力するだけで解析の手法、アイデア、Pythonのソースコードなどの情報を容易に入手することができるようになりましたが、手元にあるデータの解析をするまでには至りませんでした。
 一方、上位版ChatGPT4 においては、GPTsの拡張機能であるData Analyst(旧Advanced Data Analysis、Code Interpreter)が使えるようになりました。ChatGPT3.5との大きな違いは、情報を提供してくれるだけでなく、実際に解析したいデータをアップロードした上でプロンプトを入力すると、そのデータを解析し、解析結果の解釈までしてくれます。統計解析がAIに丸投げ可能な時代がついにやってきました。本講座ではChatGPT4により感覚的に得られた結果をGoogleのクラウド環境であるGoogle ColaboratoryでのPythonを使った手法で得られた結果と比較しながら初心者でも分かるように解説します。

受講者の声

データをどのように料理するのかという例と、それを実際に行うとき、Pythonでどのようにコーディングすればよいのかを見せてもらえて、とても有益でした。

今回はセミナーの開催ありがとうございました。Pythonの知識は初心者程度は持っているのですが、それを業務にどう応用していけばよいのか考えていることもあり受講させていただきました。利用方法について知の識を得ることができて助かりました。

pythonの基礎から統計解析と分かりやすくご説明戴きありがとうございました。

初心者にもわかりやすいように説明していただいたので、理解しやすかった。最後、時間がなく説明を省略された部分が多かったのは残念でした。

プログラミング初心者でも分かり易く、非常に丁寧にPythonの基礎から説明いただき、有り難かったです。

プログラム

Ⅰ.ChatGPT:次世代統計解析ツール

 1.生成AIをとりまく背景
 2.ChatGPTとは
 3.ChatGPT3.5とChatGPT4との違い
 4.ChatGPT4の登録方法
 5.プロンプト(命令文)入力のポイント

Ⅱ.ChatGPT4:記述統計編

 1.記述統計概論
 2.CSVファイルの準備とアップロード
 3.プロンプト(命令文)の入力
 4.要約統計量の実行と出力
 5.グラフの作成と出力
 6.Google Colab/Pythonを使った手法との比較

Ⅲ.ChatGPT4:推測統計編

 1.推測統計概論
 2.CSVファイルの準備とアップロード
 3.プロンプト(命令文)の入力
 4.点推定・区間推定の実行と出力
 5.仮説検定の実行と出力
 6.Google Colab/Pythonを使った手法との比較

Ⅳ.ChatGPT4:一般化線形モデル編

 1.一般化線形モデル概論
 2.CSVファイルの準備とアップロード
 3.プロンプト(命令文)の入力
 4.回帰分析の実行と出力
 5.分散分析の実行と出力
 6.ロジスティック回帰分析の実行と出力
 7.Google Colab/Pythonを使った手法との比較

Ⅴ.将来展望

 1.生成AIの可能性と限界
 2.生成AIを活用したデータサイエンスの将来展望

まとめ

 質疑・応答

略歴

1993年 東京大学大学院修士課程、博士課程修了(医学博士)
1999-2008年 ファイザー株式会社中央研究所にて、職員を対象とし100回を超える統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援。
2009年 ファイザー株式会社英国サンドウィッチ研究所
2009-2013 グラクソスミスクライン株式会社、ヤンセンファーマ株式会社、フェリングファーマ株式会社にて医学情報・統計解析担当を歴任
2015年- 株式会社メドインフォ代表

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