カリキュラム
研修目的や受講対象、実施期間に応じて内容のカスタマイズが可能です。
研修カリキュラム（16時間Ver.）
人工知能（AI）とは
- 人工知能研究の歴史
- AIの出来ること、AIの限界
機械学習の具体的な手法
- 教師あり学習/教師なし学習、手法の評価
ディープラーニングの研究分野
- 画像認識/自然言語処理/音声認識
産業への応用
- 各産業へのAI応用事例、法律・倫理・現行での議論
今後の人工知能技術の行方と社会的影響
- 今後の人工知能技術のトレンド予測
- AI時代にいかに付加価値をつけていくべきか？
AIプロジェクトの進行方向
- データ収集、データの加工/分析、モデルの学習/評価/実装
研修カリキュラム（1dayセミナー）
機械学習が流行っている時代背景
- 機械学習を取り巻く環境とビジネス機会の関係
AI開発とクラウドAIの違い
- Cloudとは,学習済みモデル活用法
AIプロジェクトの進行方向
- プロジェクトチームの編成，各フェーズでの落とし穴
ハンズオン: 学習済みモデルで推論体験 (画像)
- エンジニアではない方が実際の分析を体感
ワークショップ：新規ビジネス創出
- 学んだことを基に、自社or顧客のデータで何が出来るか立案し発表。
講師から実務事例やフィードバックを行う。
研修で得られるもの
AIの活用トレンド
各業界での活用事例を学び、クライアントでは、どのようなAIが活用できるかを考える素地を身につけます。
AIプロジェクトの進行
課題検討→データ収集→データ分析といった一連の流れの中で何のスキルが求められているのかを学びます。
各AI手法の特徴
機械学習・ディープラーニングで用いられる各手法の特徴を理解し、エンジニアとの共通言語を獲得します。