IFGoiano PPGIA(企業データ向けAI応用)教材リポジトリ

AI/ML

概要

IFGoiano(Campus Urutaí)で提供された「Inteligência Artificial Aplicada a Dados Corporativos」修了課程の学習資料を収録したリポジトリです。本リポジトリは講義で使用されたノートブック、授業資料、プロジェクトサンプルを中心に構成され、受講者が実データに対して探索的データ解析(EDA)、前処理、モデル構築、評価までの一連のワークフローを学べるようになっています。環境の再現性を高めるためにDockerfileとdocker-compose.ymlを備え、学習・演習をすぐに開始できる点も特徴です(約300字)。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 講義/演習用のJupyter Notebookを中心とした教材群
  • Dockerとdocker-composeによる環境再現のサポート
  • コースカリキュラム(PPC)や関連資料へのリンクを収録
  • 期間別(periodo_1等)に整理された学習単位

技術的なポイント

本リポジトリは教育用途に最適化された構成で、技術的には「再現可能な実践学習環境の提供」に重点が置かれています。Jupyter Notebookはコードと解説を同一ファイルで管理できるため、データの読み込み→前処理→可視化→モデル訓練→評価の流れを段階的に追いやすく、学生が手を動かしながら理論と実装を結びつけるのに適しています。さらに、Dockerfileとdocker-compose.ymlを同梱することで、ライブラリのバージョン差やローカル環境依存による「動かない」問題を減らしており、演習を行う際のセットアップ工数を低減します。

教育的観点では、ノートブックに記載された実験・演習は企業データに特有の前処理(欠損値処理、カテゴリ変数の扱い、スケーリングなど)やモデル評価指標の適用に焦点を当てることが期待されます。リポジトリ自体は教材集であるため、具体的なライブラリ(scikit-learn、pandas、matplotlib/Seaborn、TensorFlow/PyTorch等)の使用可否はノートブック内に依存しますが、Dockerを通じて必要な依存関係を固定できる設計になっている点は実務に近い学習体験を提供します。拡張ポイントとしては、データの機密性に配慮したサンプル生成・モックデータの提供や、CIによりノートブックの実行検証を自動化する仕組みの追加が有効です(約700〜1000字相当)。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .gitignore: file
  • Dockerfile: file
  • README.md: file
  • docker-compose.yml: file
  • periodo_1: dir

…他 3 ファイル

まとめ

教育用ノートブックとDockerで学習環境を再現する、実践的なAI教材リポジトリです(約50字)。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

PPGIA - Especialização em Inteligência Artificial Aplicada a Dados Corporativos

IFGoiano - Campus Urutaí | Código: 0180614

Repositório com materiais de estudo, notebooks e projetos desenvolvidos durante a Pós-Graduação Lato Sensu em Inteligência Artificial Aplicada a Dados Corporativos do Instituto Federal Goiano - Campus Urutaí.

RecursoLink
Projeto Pedagógico (PPC)[PPC_especializacao_em_IA.pdf](https://suap.ifgoiano.edu.br/media/documentos