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【オンデマンド:tdo2024060701】ChatGPTによる丸投げ統計解析

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講師:株式会社メドインフォ 代表取締役 医学博士 嵜山陽二郎 氏
1993年 東京大学医学系研究科博士課程修了。医学博士。複数の製薬メーカーで非臨床/臨床試験の計画~解析の業務に従事。また、社内で100回を超える統計解析の授業を実施し、臨床統計学・看護研究における統計学の教育にも携わる。製薬メーカーに勤める傍ら、2014年株式会社メドインフォを設立。医療統計学、医療英語翻訳、医薬品関連情報の提供、コンサルティング業務のサービスを提供している。WEBサイト:「医療統計学は超簡単!(http://iyakustat.info/)」を運営中。>
講習会について

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。

  • Ⅰ.序論
    • 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.記述統計
    • 1.平均値
    • 2.散布度
    • 3.順序統計量
    • 4.散布図
    • 5.ヒストグラム
  • Ⅲ.推測統計
    • 1.推定
    • 2.仮説検定
    • 3.t検定
    • 4.カイ2乗検定
    • 5.分散分析
  • Ⅳ.一般化線形モデル
    • 1.回帰分析
    • 2.重回帰分析
    • 3.ロジスティック回帰分析
  • Ⅴ.将来展望
    • 1.ChatGPTの業務における利用用途
    • 2.ChatGPTを活用するメリット/デメリット
    • 3.ChatGPTの今後の進化
  • 6.おわりに
    • ・プロンプト
    • ・統計解析の基礎

    27,500円(税込)

    約2.5時間

    アカウント発行日から4週間
    ※テキストは申込の翌営業日以内(休日を除く)に発送

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    請求書送付後の振込はお申込みフォームから(支払い期限:請求書発行日の翌月末まで)

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