AIリスキリングの12段階学習ツールの設計について

AIリスキリングの12段階学習ツールの設計について、次のようなポイント制システムの概要を示します。各ステップは徐々に難易度が上がるように設定されており、進行に応じてポイントを獲得できる仕組みです。

### 1. ツールの概要とポイントシステム

**目的:** AIスキルを段階的に習得するための学習ツール  

**構造:** 全12段階で構成される学習カリキュラム。各段階をクリアするごとにポイントが与えられ、一定ポイントに達すると次の段階へ進める。

**ポイント制の仕組み:**

- 各段階ごとに獲得できる最大ポイントを設定（例: 各段階100ポイント）。

- 合格ラインを設定し、合格ラインを超えた場合にのみ次の段階に進む（例: 70ポイント以上）。

### 2. 12段階の学習プロセス

**1. 基礎概念理解**

   - 内容: AIの基本概念、機械学習と深層学習の違い、用途

   - ポイント: 基本知識クイズ（50ポイント）、課題提出（50ポイント）

**2. プログラミング基礎（Python）**

   - 内容: Pythonの基本構文、データ型、関数の作成

   - ポイント: コーディング演習（70ポイント）、簡単なプロジェクト（30ポイント）

**3. データ前処理**

   - 内容: データのクリーニング、欠損値処理、正規化

   - ポイント: 演習問題（50ポイント）、データセット処理課題（50ポイント）

**4. 統計学基礎**

   - 内容: 基本的な統計手法、確率分布、データの可視化

   - ポイント: クイズ（60ポイント）、実際のデータセット分析（40ポイント）

**5. 機械学習入門**

   - 内容: 回帰分析、分類アルゴリズム、モデル評価

   - ポイント: 理論テスト（50ポイント）、アルゴリズム実装（50ポイント）

**6. ディープラーニング入門**

   - 内容: ニューラルネットワークの構造、活性化関数、バックプロパゲーション

   - ポイント: 理論テスト（50ポイント）、簡単なNN実装（50ポイント）

**7. モデルの訓練とチューニング**

   - 内容: モデルの訓練方法、オーバーフィッティング防止、ハイパーパラメータ調整

   - ポイント: 実装課題（70ポイント）、パラメータ調整（30ポイント）