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ができるようになる
- AIの本質を捉えた企画ができるようになる
- AIプロジェクトにおいて、適切な見積もり・PJ推進の基礎力が身につく
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- G検定合格レベルのAI基礎知識 (AIジェネラリスト基礎講座（G検定対応） 修了相当)
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
- 企画からDataRobotによるPoCまで幅広く体験
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。
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。
カリキュラム
事前学習DAY1DAY2
事前学習
- 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
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
DAY1
- [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
- [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）
- [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。
DAY2
- [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
- [ハンズオン] DataRobotを使った疑似PoCとその評価
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
講師紹介
-
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。
関連ブログ
ご案内
PCの動作環境
・MacOSX 10.9以上
・Windows8以上
