AIビジネス推進人材育成プログラム

AIなどを全くしらないあなたでも、今後のビジネスに必須テクノロジーであるAI・IoTを用いてビジネスを考えるノウハウをたった2日で学ぶことができます。

Yoyaku

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プログラムの詳細は次のファイルをご参照ください



カリキュラム

事前学習(e-learning)

時間 内容
30分 まずはAIを知ろう!
 
  • まずはAIを見てみよう:ディープラーニング体験
  • AIにおけるビジネス力
  •  
30分 事例から見るAIの全体像
 
  • 画像識別の事例
  • 言語識別の事例
  • 音声識別の事例
  • 予測分析の事例
  • 生成・制御の事例
  •  
ケース時間含め45分 AIモデルキャンバスの学習
 
  • AIモデルキャンバスの学習
  • 画像識別の出来る事/出来ない事
  • ケーススタディ1(きゅうりの仕分けシステム)
  •  
46分 AIの基礎知識
 
  • AIの基礎知識(機械学習とAI)
  • AIの基礎知識(ディープラーニングの仕組み理解)
  • AIの基礎知識(アルファ碁による深層強化学習)
  •  
ケース時間含め60分 AIの出来る事/出来ない事の学習
 
  • AIが出来る事
  • AIが出来ない事①
  • AIが出来ない事②
  • ケーススタディ2(AI出来る事/出来ない事の判別)
  • AIの出来ない事③
  • AIの出来ない事④
  • ケーススタディ3(自動運転におけるAIの精度対応)
  •  
ケース時間含め40分 AIモデルキャンバスの総合演習
 
  • ケーススタディ4(AIドクターの企画立案)
  • ケーススタディ5(AIドクターのデータ整理方法)
  •  
40分 AIビジネス企画立案ノウハウ
 
  • AIビジネス企画立案ステップ
  • 実態調査フェーズ
  • AIビジネス企画書の立案
  • AI開発企画書の立案
  •  
10分 実行力を持たせるためのAIビジネス企画案の検証
 
  • ビジネス案検証フェーズ
  • ビジネス実効性検証フェーズ
  •  


プログラム1日目(AI機能とツール学習)

時間 内容
9:00-10:00 画像識別の学習
 
  • 事前学習のおさらい
  • 深層学習/画像識別の活用(画像識別APIによるハンズオン体験)
  • ケーススタディ1(基礎演習)
  •  
10:00-11:00 データ分析/予測分析の学習1
 
  • 予測分析の理論学習
  • EC企業を例にしたレコメンデーション開発の具体例の確認
  • ケーススタディ2(データから見るAIモデル可否検討)
  •  
11:00-12:00 データ分析/予測分析の学習2
 
  • データドリブン経営の必要性
  • R言語によるデータ分析(ハンズオンによるR言語体験)
  • ケーススタディ3(AI開発に向けたデータ獲得方式の詳細化)
  •  
12:00-13:00 お昼(兼質問タイム)
13:00-15:00 データ分析/予測分析の学習3
 
  • Azure Machine Leaningの学習
  • Azure Machine Leaningによる予測分析(ハンズオン)
  •  
15:00-17:00 言語識別と音声識別の学習
 
  • 言語識別の仕組みと事例学習
  • 音声識別の仕組みと事例学習
  • Watsonによる言語解析APIの活用(ハンズオン)
  • Watsonによるチャットボット構築(ハンズオン)
  • Alexaアプリの構築(ハンズオン)
  • ケーススタディ4(弁護士業務における言語識別AIの活用)
  •  
17:00-18:00 生成・制御の学習
 
  • 生成・制御の仕組みと事例学習
  • GANによる画像生成(ハンズオン)
  • ケーススタディ5:(AI化範囲の特定)
  •  


プログラム2日目(AIビジネス推進体験)

時間 内容
9:00-11:00 AI×IoTビジネスモデルの基礎
 
  • IoT事例の確認
  • AI × IoTビジネスモデル
  • AI × IoTビジネスの本質
  • ケーススタディ6(プラットフォーム化の検討)
  • AI × IoTビジネスモデルに必要なノウハウ
  • ケーススタディ7(ジョブ理論の練習)
  •  
11:00-12:00 デザイン思考ワークショップによる事業案創出(前半)
 
  • 課題の発見
  • ジョブの創出
  • ビジネスモデル案の創出
  •  
12:00-13:00 お昼(兼質問タイム)
13:00-15:00 デザイン思考ワークショップによる事業案創出(後半)
 
  • ビジネスモデル案のコンセプト作り
  • ビジネスモデル案のコンセプト案の検証
  • AIモデルキャンバスへの整理
  •  
15:00-16:30 AIプロジェクト管理の学習
 
  • AI開発のプロジェクト管理の方法
  • AI精度の確認(ハンズオン)
  • ケーススタディ8(AI精度を担保する業務フロー設計)
  •  
16:30-19:00 模擬AI開発プロジェクト体験
 
  • 検証データの確認
  • AIモデル構築方針の検討
  • Azure MLを利用したデータ検証の実施
  • 実証検証結果の評価
  •  


Yoyaku


講座日程


  • 7/27(土)・7/28(日):AIビジネス推進人材育成プログラム【満員】
  • 8/31(土)・9/1(日):AIビジネス推進人材育成プログラム【満員】
  • 9/28(土)・9/29(日):AIビジネス推進人材育成プログラム
  • 10/26(土)・10/27(日):AIビジネス推進人材育成プログラム
  • 11/30(土)・11/1(日):AIビジネス推進人材育成プログラム
  • 12/21(土)・12/22(日):AIビジネス推進人材育成プログラム

時間と料金

【個人向け研修】
事前学習(4時間20分)+2日間のプログラムで合計21時間 (10:00~19:00)
個人向け料金:12万円(税込)

授業風景


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