DX推進 AIビジネス活用コース

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新規コース(過去6ヶ月)

コースタイトル

DX推進 AIビジネス活用コース

コースコード

MAC0022R

コース種別

集合研修

形式

講義＋演習

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

日程

会場

空席状況

実施状況

選択

2021年5月18日(火) ～ 2021年5月18日(火)	Kikagaku(オンライン)	お申し込み後確認
2021年6月4日(金) ～ 2021年6月4日(金)	Kikagaku(オンライン)	お申し込み後確認
2021年7月6日(火) ～ 2021年7月6日(火)	Kikagaku(オンライン)	お申し込み後確認
2021年8月10日(火) ～ 2021年8月10日(火)	Kikagaku(オンライン)	お申し込み後確認
2021年9月24日(金) ～ 2021年9月24日(金)	Kikagaku(オンライン)	お申し込み後確認
2021年10月4日(月) ～ 2021年10月4日(月)	Kikagaku(オンライン)	お申し込み後確認

※「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。
※ 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。

詳しくはお問い合わせください。

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。

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。

オンライン研修　受講のしかた

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/

・エラー対応等のチャットツール「Googleハングアウト」

URL：https://support.google.com/hangouts/answer/6127720?hl=ja

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

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