【Live配信セミナー /アーカイブ配信】ChatGPTによる「丸投げ統計解析」の実施法

＜セミナー　No.405115＞

プロンプトを書くだけでOK！
ChatGPTによる

「丸投げ統計解析」の実施法

受講形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】いずれかのみ
※アーカイブ受講希望の方は、お申し込み時の備考欄に【アーカイブ受講希望】とご記載ください

★ データ解析から解析結果の解釈まで全部やってくれる！
★ ChatGPT4「Advanced Data Analysis」の具体的な使い方、ポイント、事例！
★ Pythonで得られた結果と比較しながら解説！
★ ChatGPT初心者でも分かるように解説！

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■講師
(株)メドインフォ　代表取締役　嵜山 陽二郎　氏
■聴講料
１名につき５５,０００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　 複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
　万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

プログラム                                  
【講座主旨】
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、2023年7月に公開された新機能Advanced Data Analysis（旧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。統計解析を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による感覚的な統計解析で得られた結果を従来の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。

【講座内容】
１．ChatGPT：次世代統計解析ツール
　1.1 生成AIをとりまく背景
　1.2 ChatGPTとは
　1.3 ChatGPT3.5とChatGPT4との違い
　1.4 ChatGPT4の登録方法
　1.5 プロンプト（命令文）入力のポイント
２．ChatGPT4：記述統計編
　2.1 記述統計概論
　2.2 CSVファイルの準備とアップロード
　2.3 プロンプト（命令文）の入力
　2.4 要約統計量の実行と出力
　2.5 グラフの作成と出力
　2.6 従来のPythonを使った手法との比較
３．ChatGPT4：推測統計編
　3.1 推測統計概論
　3.2 CSVファイルの準備とアップロード
　3.3 プロンプト（命令文）の入力
　3.4 点推定・区間推定の実行と出力
　3.5 仮説検定の実行と出力
　3.6 従来のPythonを使った手法との比較
４．ChatGPT4：一般化線形モデル編
　4.1 一般化線形モデル概論
　4.2 CSVファイルの準備とアップロード
　4.3 プロンプト（命令文）の入力
　4.4 回帰分析の実行と出力
　4.5 分散分析の実行と出力
　4.6 ロジスティック回帰分析の実行と出力
　4.7 従来のPythonを使った手法との比較
５．将来展望
　5.1 生成AIの可能性と限界
　5.2 生成AIを活用したデータサイエンスの将来展望
【質疑応答】

セミナーの詳細についてお気軽にお問い合わせください。
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