現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座（DataRobot活用編）

現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座（DataRobot活用編）

AIプロジェクトの企画からDataRobotによるPoC体験まで

近年、AI技術は加速度的に一般化しており、今や特定の技術者しか扱えないものではなく、誰もが気軽に利用できるものになりつつあります。本講座で扱うDataRobotを始めとした、AIの学習から運用までの作業を自動化するAutoMLサービスの普及・発展も、こうした流れを加速させています。

この流れを受けて、AIをどのようにビジネスに活用するのかが問われる時代がやってきています。しかし、AIのビジネス活用については、その方法論が十分に確立されておらず、多くの人が手探りで取り組んでいる状況です。

本講座では、AIプランニング・プロジェクト推進基礎講座で学ぶPoCフェーズにおいて、実際にDataRobotを活用してケースデータに対してPoCを実施することで、アイディエーションに留まらないプロジェクト推進のイメージを持てるように工夫しています。
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講座の概要


本講座は、独り立ちレベルのAIプランナーを目指す「現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座」をベースに、用意したテーマ（金融系テーマ）に対してDataRobotを利用し機械学習モデルを作成します。ノンプログラミングでAI開発の勘所・考え方を習得可能です。

事前学習では、AIプロジェクトの企画において重要となる基礎力を習得します。また、動画中には個人ワークが含まれており、動画学習の中でも考えて深める力を養います。

ライブ講義では、事前学習の内容を踏まえて総合ワークとハンズオンを実施し、DataRobotを活用してケースデータに対してPoCを実施することで、アイディエーションに留まらないプロジェクト推進のイメージを持てるように工夫しています。

そして、ハンズオンでは総合ワークのワークテーマに沿ったデータセットを使い、DataRobot によるモデル作成から ROI 評価までのハンズオンを実施します。

講座で得られる知識・スキル

  • 対象が革新的なAI技術かどうか見極めるスキル
  • AIの本質を捉えた企画立案力
  • AIプロジェクトにおける適切な見積もり・PJ推進の基礎力
  • DataRobot を使って自動モデル作成から、学習済みモデルの ROI 評価までの一連の流れを実行できるスキル

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル

講座の特長

  • 実例に基づいたワークを通して、AIプロジェクトを体験
  • AI活用経験豊富な現場のスペシャリストが講師
  • 教科書にはない実務のリアルが講座のベース
  • DataRobotによるPoC体験を通じて、講義やワークの中で身につけた知識と実際の開発現場との関係をより深く理解

こんな方におすすめ

  • AIプロジェクトの企画/推進を学びたい方
  • AIプロジェクトの企画からDataRobotによる分析までの一連の流れを体験したい方

DataRobotとは

「DataRobot」は、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理までをエンドツーエンドで自動化することで、実ビジネスにおけるデータサイエンスの民主化を実現するエンタープライズ AI プラットフォームです。
現在では、金融・ヘルスケア・小売業など事業や組織の規模、業界、業種に関係なく、広く利用されています。

講座概要

講座名 現場で使えるAIプランニング・プロジェクト推進基礎講座（DataRobot活用編）
受講スタイル ライブ配信講座
お好きな場所で講座をライブ配信で受講いただけます。
講座時間 ライブ講義7時間＋事前学習5.5時間（演習時間除く）
料金 165,000円／1名（税込）
料金に標準で含まれるもの
  1. 事前学習動画
  2. ライブ講義
  3. 講座資料
定員 25名（最少催行人数10名）

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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

事前学習ライブ講義
  • はじめに
  • 企画立案
  • AIプロジェクトを円滑に進めるための体制
  • AI開発でよく見られる失敗パターン
  • 要件整理
  • PoC
  • AI開発の契約に関する注意点
  • AIを取り巻く社会環境
  • AI活用の際に使えるサービス
  • システム開発
  • システム運用
  • AI活用事例

総合ワーク

  • 企画全体像の整理
    • [ワーク]投資対効果の計算
    • [ワーク]見積もり演習
    • [ワーク]良いデータの条件
    • [ワーク]PoCの設計
  • 開発スケジュール・ビジネスモデル整理
    • [ワーク]従来の開発とPoCにおける開発の違い
    • [ワーク]著作権の持ち方
    • [ワーク]再学習の頻度（システム開発）
  • MLシステムの全体像
    • [ワーク]MLシステムのシステム構成図
    • [ワーク]再学習の頻度（システム運用）

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

  • AutoML ＆ DataRobot とは？

[総合ワーク] 仮想シナリオに基づくAIプロジェクトの企画

  • グループワークテーマ：架空の消費者金融サービスにおいて、与信判断を高速・高精度化するためのAI活用プランの策定

[ハンズオン] DataRobotを使った疑似PoCとその評価

  • テーマ：消費者金融サービスのテーブル形式データセットを用いた、借り手の貸し倒れリスク予測モデルの作成と、ROI評価
  • データの読み込みと前処理
  • モデル生成（モデリング）
    • 目的変数（予測ターゲット）の設定
    • 学習・検定・パフォーマンスチェックの流れ
    • モデリングの実施
  • モデルの検証
    • リーダーボードの見方
    • モデルの選定
  • モデルの評価・解釈
    • リフトチャートによる予測の偏りの確認
    • 混同行列と評価指標
    • ペイオフ行列＆収益曲線による ROI 評価
    • 特徴量の影響分析

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

カリキュラム詳細が知りたい方はこちら
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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

ライブ配信講座

第2期

日時：12/1(水)　10:00-18:00

※事前学習動画視聴期限は、動画共有日から1年間となります。

次回開催日程のお知らせをご希望の方はこちら
お問い合わせ

※オンライン講座の開講時期等に関するお問い合わせは上記よりお願いいたします

講師紹介

  • 斉藤 翔汰

    スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。

 

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ご案内

PCの動作環境

  • MacOSX 10.9以上
  • Windows8以上

事前準備

  • 各自PCに最新版のGoole Chromeのインストールをお願いいたします。

FAQ

DataRobotの操作経験はどのくらい必要ですか？

DataRobotの操作経験は不要です。DataRobotのアカウント作成からモデル作成の基本を学ぶことができます。

DataRobotのアカウントは必要ですか？

2週間利用可能な無料のデモアカウントで参加することが可能です。

通常のAIP講座との違いはありますか？

総合ワークまでは通常のAIP講座と同じ内容となります。本講座は通常のAIP講座にDataRobotのハンズオンを追加したものになります。

 

講座共通のFAQ

更新日：2021.09.22

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