現在は、chatGPTやBing AI chatやGoogle BARDなどの文章生成AI、そしてStable DiffusionやDALL-Eなどの画像生成AIなどに代表されるさまざまな生成系AIが利用できるようになってきました。これらを使いこなすにも、データ解析などさまざまな周辺知識や語彙力が必要です。 　Orangeは、アイコン（ウィジェット）をドラッグ・ドロップで繋いで、簡単にデータマイニング、データ分析ができる簡易ツールです。データ解析の必要性が高まる中で、MSエクセルなどのワークシートソフトウェアなどに頼るだけでなく、もっと多様な処理のできるツールの1つとして、 Orange dataminingを紹介します。そしてそれを補助し拡張する役目を担うPython言語の導入も行います。 　ハンズオンは行いませんが、ライブデモを通してそれらの便利さを感じていただけます。機械学習・データ処理・データ分析を楽にこなし、生成系AIと組み合わせて業務効率の改善と業務品質の向上を目指しましょう。

　

　

　1　Orangeで楽してPythonで得する話Part1…Orange編
　　☆Orangeとは　………　食べたら酸っぱそう？
　　☆線形代数とか　………　ちょっと我慢しましょう！
　　☆機械学習って何だ　………　漸く本題
　　☆Orange入門編　………　ドラッグ＆ドロップできればOK
　　☆回帰と分類　………　答え合わせが必要
　　☆状態数と次元の削減　………　データだけから傾向つかむ
　　☆Python補助編　………　Orange使いの奥の手
　　☆データフレームとCSV　………　エクセルを机の奥底にしまえ

　2　Orangeで楽してPythonで得する話Part 2…Python編
　　☆BootCamp Seminar（実演）
　　☆JupyterLabでインタラクティブ実行
　　☆コマンドラインでipythonインタラクティブ実行
　　☆コマンドラインでpythonバッチ実行
　　☆Python説明（座学）
　　☆コンピュータのソフトウェア開発
　　☆Pythonの特長と言語仕様
　　☆統計処理や機械学習など
　　☆おまけのあれこれ