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DX推進 AIビジネス活用コース

期間  1日間 時間  9:30～17:30
価格(税込)  55,000円(税込) 主催  株式会社キカガク
コース種別  集合研修  
形式  講義＋演習 コースコード  MAC0022R
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2022年2月14日(月) ～ 2022年2月14日(月)

Kikagaku(オンライン)

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2022年3月18日(金) ～ 2022年3月18日(金)

Kikagaku(オンライン)

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2022年4月1日(金) ～ 2022年4月1日(金)

Kikagaku(オンライン)

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2022年5月6日(金) ～ 2022年5月6日(金)

Kikagaku(オンライン)

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2022年6月1日(水) ～ 2022年6月1日(水)

Kikagaku(オンライン)

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※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ お申込期日が過ぎた日程は、「お問い合わせください」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。
お申込みに関するお問い合わせはこちらから

ワンポイントアドバイス

人材開発支援助成金を申請予定の場合、担当営業もしくはWebにご相談ください。

重要なご連絡・ご確認事項

オンライン研修には、Zoomを利用します。
ご受講にあたり以下の資料をご参照いただき、問題ないことをご確認の上お申し込みください。

また、お申込に際し以下が必要になります。(必須)
・zoomサイトへのサインアップ(アカウント登録)
ご対応の上、お知らせくださいますようお願いいたします。

講義には以下のツールを使用いたします。ご準備のうえ、ご参加ください。

・オンライン講義ツール「Zoom」

URL：https://zoom.us/jp-jp/meetings.html

・ブラウザ「Chrome」

URL：https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/

対象者情報

対象者
・研究開発(R&D)、経営企画、開発企画などでAIを推進していく立場の方
・頭で理解するだけでなく失敗を含めた実践的な知識を経験を通じて身につけたい方
・具体的なAI導入のステップを学び、すぐにビジネスへ活用したい方
前提条件
□特になし

学習内容の詳細

コース概要
FEATURE1　具体的な実務レベルに落とし込める
・AIを導入するための正しいステップを学ぶ
AIを事業へ結びつけるためには具体的な実務をイメージできるようになることが大切です。本講座ではAI導入のためのステップを順序よく学んでいきます。

FEATURE2　AI活用を自分の言葉で伝えられる
・失敗から学び、本当の実力をつける
社内でAI活用を推進していくためには体験を通じた自身の言葉で呼びかけることが必要です。そのために失敗を含めた試行錯誤から多くの経験をしていきましょう。

FEATURE3　機械学習の技術を幅広く習得できる
・AI技術でビジネスの可能性を広げる
AI、機械学習の技術は日々進化しています。本講座では教師あり学習に始まり、画像や自然言語処理など、ビジネス活用に向けた幅広い内容でお伝えしていきます。
学習目標
● AIを導入するためのあるべきステップを習得
・現在のAIの学びは初めからAIとなっている場合が多く、これが期待値と現実のギャップを生むと推定しています。正しい順序でAIですべきこと、そうでないことの区別をしていきます。

● AIビジネス活用への気づき力、改善力の向上
・理論を学ぶだけでは実践には使えません。ビジネスの現場では答えのない課題に対し、日々試行錯誤しながら前に進んでいく必要があります。本講座では失敗も含めた経験を重視しています。

● 画像やテキストなど幅広い知識の習得
・AIはテーブルデータ（Excelのようなデータ）以外にも活用されるケースが増えてきています。画像やテキストなど様々なデータに対するアプローチ方法を学んでいきます。
学習内容 
1. イントロダクション
  - ビジネスサイドのAIリテラシー
  - 最新のAI動向
  - AI実用化が進んだ理由
  - AI開発の全体像

2. AI導入までのロードマップ
  - AIとは
  - 機械学習の3大トピック
  - データの種類とタスク
  - 活用事例
  - AIと自動化

3. 実践課題１：需要予測と最適化
  - 手動オペレーション
  - データサイエンス
  - アルゴリズム
  - 機械学習

4. 実践課題２：チャットボット
  - 手動オペレーション
  - ルールベース
  - アルゴリズム
  - 機械学習 + 自動化

5. Azure ML Studio を使ったモデル構築
  - GUI を使ったAIモデル構築
  - 訓練データと検証データの分割
  - ハイパーパラメータ調整
  - 評価指標

6. 実践課題3：外観検査と異常検知
  - 画像分類 モデル構築
  - 物体検知 モデル構築
  - Custom Vision API を使った自動化

7. AIサービス企画ワークショップ
  - 全体設計
  - ビジネス課題から考えるAIサービス企画
  - 誰のどんな課題をどう解決するか
  - ボトルネックの発見
  - 発表・フィードバック

ご注意・ご連絡事項

・本コースは、株式会社キカガク主催のコースです。
・ご受講前に必ず当社Webサイトにて最新のコース内容をご確認ください。
・受講予定のお客様が所定の人数に満たない場合には、コースの開催を中止させていただく場合がございます。
・お申込のキャンセルは講習会開始日15日前（当該日が当社休業日の場合は、直前の営業日）までにご連絡ください。
・締切日を過ぎてのキャンセル（全日程欠席の場合を含む）は、キャンセル料として受講料の全額をお支払いいただきます。