AI for Us
聞くだけ・見るだけでなく実際にプログラミングを体験することで「AI」を理解し、ビジネス上での意思決定に繋げる力を身につける講座です。
本講座は、AI技術の基本的な概念や歴史から始まり、Deep Learningやニューラルネットワークの詳細、産業別のAI応用事例、先端研究の動向、そしてAIプロジェクトの立ち上げ方に至るまでAIに関する基本知識を網羅的に学びます。「AI」は何ができて何ができないか、従来のIT技術とディープラーニングの違いは何か、ビジネス上のデータで向いているもの、向いていないものは何かなどを理解し、さらにプログラミング体験で適切に活用するための知識とスキルを身に付けることができます。
こんな方におすすめ
・AIプロジェクトの立ち上げ方やデータ整備、計画の立て方を学び、プロジェクトの成功に導きたい方
・AI技術の概要と応用例を理解し、自社のビジネス戦略に組み込みたい方
・AIプロジェクトの計画、データ整備、投資判断など、実践的なプロジェクト運営のノウハウを習得し、プロジェクトの成功率を高めたい方
・DX/AI化に対しての意思決定に携わる方
研修のゴール
・自動車、物流、医療など、具体的な産業別のAI活用事例を学び、自社のビジネスに応用するための知識を得る
・機械学習とDeep Learningの違いや、ニューラルネットワークの仕組み、特徴量の自動抽出など裏側のロジックについても理解する
・AIに向くデータ・向かないデータ、AI技術で出来る/出来ないを見極め、プロジェクトにおいて最善の技術を判断する
活用事例
AI技術の基本的な仕組みや先端研究動向を理解し、自社のビジネスのプロジェクトに応用できるようになる。
講座概要
カテゴリ | ビジネス力 |
講座名 | AI4US |
講座時間 | 半日4時間／1日8時間があります |
CURRICULUM
Curriculum
- カリキュラム
Step 01：AI概論 - AI革命
過去5年でAI技術が実現したこと
そもそも「AI」とは？
AIの歴史
ICT,機械学習,Deep Learningの違い
「AI」の分類と進化
産業別変革
自動車：自動運転
メーカー：組み立て加工や点検の自動化
物流：配送センターの自動化、高速道路を利用した物流の変化
農業：農家は経営者へ
製薬：化合物の発見
医療：医療支援、病理診断の自動化、リモート診断支援
防犯・監視：異常行動の監視、犯罪者発見
化学：プラントにおける異常予兆発見、自動化
インフラ：設備点検
建設：建設作業の自動化
スポーツ：データ分析
汎用型AIと（タスク）特化型AI
Step 02：Deep Learningとは
Deep Learning と機械学習の違い(詳解)
ニューラルネットワーク
特徴量を自動で抽出、フィーチャーエンジニアリング
進化のスピードが早い
ブラックボックス問題
Step 03：先端研究動向
Deep Learning技術のセカンドフェーズ
自然言語処理
強化学習
生成モデル
未だに抱えているAIの課題
Step 04：AIプロジェクトの立ち上げ方
AIプロジェクトの難しさ
問題の本質を考える
データを整備する
正しく計画・投資する
最先端のAI技術を追う VS AI技術を適用する
オープンイノベーション VS 技術の保護
注意する事
社会の変化について考える(倫理観)
付録: AIプロジェクトチェックリスト
Step 05：世界の状況
AI人材不足について
世界のAI人材育成の潮流
日本のAI戦略
各国の動向
Step 06：まとめ
AIで出来る事,出来ない事を見極め、最適な手法で正しく活用する
弊社事業紹介、協業の可能性をご提案
process
Process
- 講座開催までのお申し込み手順
STEP 01：お打ち合わせの日程調整
【お打ち合わせカレンダー】よりご希望の日時を選択し、必要事項をご記入の上、日程調整を完了してください。
お打ち合わせはオンライン（Google Meet）で行います。
STEP 02：お打ち合わせ・ヒアリング
お打ち合わせで貴社のニーズのヒアリングをさせて頂き、実課題解決に最適なカリキュラムをご提案致します。
また、開講する期間等、講座に関するご質問への対応をいたします。
STEP 03：講座開催
契約完了となり、講座を開催します！
※本講座はオンラインでもオフライン（対面）でも受講可能です。
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