AI4US
AI for Us
AIの適切な認識とプログラミング体験により
意思決定力を高める「AI革命とビジネス講座」
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。
Overview
- DL4E - ディープラーニング基礎講座とは
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
マーケティング：顧客データを分析し、パーソナライズされたレコメンドを実施
製造業：画像認識を活用し、不良品の自動検出や設備の異常予兆を発見
医療・製薬：AIを使った診断支援や、新薬の候補となる化合物の発見
物流・小売：需要予測を行い、適切な在庫管理や配送ルートの最適化を実現
DX推進：AIプロジェクトの立ち上げを成功させ、社内の業務改善を加速
講座概要
AIに関する基本知識を網羅的に学ぶ
「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、ビジネス上のデータで適した活用法を理解し、プログラミング体験を通じて実践的な知識とスキルを習得できます
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 |
プログラミングスキル／数学 | （ 推奨 ）ITやシステムに関する基本的な理解 |
Curriculum
- DL4E - ディープラーニング基礎講座とは
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