開催主旨

　ChatGPTに代表される生成AIの台頭により、データ解析は劇的に進化しました。回帰分析、主成分分析、因子分析といった多変量解析が、これまでになく簡単かつスピーディーに実行できるようになったのです。AIが分析手法の解説やPythonコードを瞬時に生成してくれるため、誰もが高度な処理にアクセスできる時代が到来しました。
　しかし、AIの結果を鵜呑みにするだけでは誤りや偏りを見過ごす危険もあります。ツールが進化しても、その正しさを判断し信頼性を保証するための基礎知識は依然として不可欠です。最終的な責任は人間が負うことを忘れてはなりません。

　本講座では、特にChatGPTを用いた学習の可能性に注目します。疑問が生じた瞬間からいつでも何度でも質問を重ねられる環境は、従来のテキスト学習とは異なり、主体性と能動性を引き出す大きな力となります。こうした新しい学習法を紹介し、受講者がChatGPTを活用するメリットを実感できることを目指します。

　また、本講座は回帰分析・主成分分析・因子分析の基礎理論からPythonによる実践までを体系的に整理し、生成AIを効果的に使うための具体的なヒントも提供します。背景や導出過程を理解し「何が正しく、何に注意すべきか」を見極める力を養うことで、AIの強みと人間の洞察を融合させ、真に価値あるデータ解析を実現できるようになることを目的としています。

受講対象

・生成AIを用いた主体的・能動的な学習法に興味がある方
・従来のテキスト学習と、生成AIを活用した学習の違いを体験してみたい方
・多変量解析とは何かをまったく知らない方
・データ解析の知識がゼロにもかかわらず、解析手法を知る必要がある方
・多変量解析の基礎をある程度理解しており、スキルアップを図りたい方

必要/予備知識

 大学初年度の微積分，線形代数

習得可能知識

・生成AI（ChatGPT）を用いた、新しい知識習得方法
・回帰分析・主成分分析・因子分析の基本的な考え方
・各分析手法の基礎理論と、Pythonを用いた実践方法
・各分析結果の解釈方法

　本セミナーは、オンライン形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。