講座で得られる知識・スキル
- AI 開発における特許に関する考え方
AI開発における特許の重要性を説明できるようになります。
- AI特許事例
AI特許を出願する際に意識すべきことを説明できるようになります。
- 他社のAI特許を侵害しないためにするべきこと
他社の特許を侵害することが無いように意識しながらAIプロジェクトを進行できるようになります。
- 自社で開発したAIを権利化するコツ
実際の教材例
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- 日本ディープラーニング協会G検定合格レベル相当のAIに関する基礎知識 (AIジェネラリスト基礎講座(G検定新シラバス対応) 修了相当)
推奨スキル
- AI知財・契約に関する知識(AI知財・契約講座 修了相当)
- 機械学習アルゴリズムの基礎知識+実装経験(現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
- ディープラーニングの基礎知識(現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当)
講座の特長
- AI 分野の特許実務に詳しい河野特許事務所の弁理士が講師
- スキルアップAIが独自に制作したケーススタディを学べる
- 受講生どうしで議論しながら理解を深められる
こんな方におすすめ
- AIプロジェクトの推進者
- AI開発を外部に委託する担当者
- AI開発の受託担当者
講座概要
講座名 | AI特許講座 |
---|---|
受講形式 |
対面講座 指定の会場で対面にて受講いただけます。 |
講座時間 | 対面講義6時間+事前学習3.5時間 |
料金 | 220,000円/1名(税込) |
料金に標準で含まれるもの |
|
動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
定員 |
25名(最少催行人数10名) |
備考 |
事前学習動画はAI知財・契約講座と共通です。 |
講座名 | AI特許講座 |
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受講形式 |
オンライン講座:ライブ配信形式 Zoomを利用してライブ配信形式でリアルタイムに受講いただけます。ネット環境のある場所であればどこからでも受講可能です。 |
講座時間 | ライブ講義6時間+事前学習3.5時間 |
料金 | 220,000円/1名(税込) |
料金に標準で含まれるもの |
|
動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
定員 |
25名(最少催行人数10名) |
備考 |
事前学習動画はAI知財・契約講座と共通です。 |
カリキュラム(一部抜粋)
事前学習
第1章 AI開発において知財・契約が重要な理由
- AI開発においてよくあるシチュエーション
- AI・データの利用に関する契約ガイドライン
など全3トピックス
第2章 機械学習の基礎知識
- 人工知能と機械学習
- 機械学習
など全7トピックス
第3章 AI開発プロジェクトの進め⽅
- AI開発プロジェクトの流れ
- クラウドとオンプレミス
など全4トピックス
第4章 AI開発に関わる法律
- 法律と契約
- 著作権法
など全9トピックス
第5章 有名なライセンス
- CC License
- BSD License
など全8トピックス
前半(3時間)
第1章 日米中企業のAI特許の動向、特許庁の施策
- 各国のAI特許出願統計
- AIスタートアップへの投資状況
など全3トピックス
第2章 知っておきたい特許制度の基礎
- 保護対象
- 登録要件
など全6トピックス
第3章 先端企業のAI特許、AIビジネス事例を通じてAI特許のコツをつかむ
- GoogleのAIアルゴリズム特許と特許戦略
- AIアルゴリズム発明とAI利用発明とAI出力発明
など全4トピックス
第4章 AIとビジネスモデル
- AI×ビジネスモデル特許の考え方
- AI特許訴訟事例
第5章 AI発明について、発明提案書を提出するタイミング
- AI発明提案書の作成と提出タイミング
- 精度検証は必要か
など全3トピックス
第6章 AI発明についての進歩性を出すコツ
- AI×UI/UXの考え方
- AI分野特有の進歩性の引き出し方
など全3トピックス
後半(3時間)
- AI特許の実務に関連するグループワーク
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
講師紹介
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河野特許事務所、所長弁理士。立命館大学情報システム学博士前期課程修了、米国フランクリンピアースローセンター知的財産権法修士修了、中国清華大学法学院知的財産夏季セミナー修了、MITコンピュータ科学・AI研究所 AIコース修了。
AI, IoT, FinTech,ブロックチェーン,ビジネスモデル特許の他、米国・中国特許の権利化・侵害訴訟を専門としている。著書に「世界のソフトウエア特許(共著)」、「FinTech特許入門」、「AI/IoT特許入門2.0」、「AIビジネス戦略(共著)」がある。 -
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」(インプレス)。