本講座は、AIをビジネスで活用するまでのステップを学ぶことができる初学者向けコースとなります。
理論を学ぶだけでなく、ビジネスの実際の現場で起こりうる課題に対し、どう解決していくか実際の現場経験を踏まえた活用術を1日で学ぶことができます。
また、ビジネスでの活用面だけでなく実際に画像やテキストなど様々なデータに対するアプローチを方法を体系的に学んでいきます。
本セミナーはこのような方に向いています
- DX 推進を任されたが
何から始めていいか
分からない方 - AI プロジェクトで
失敗しない方法、
注意点を学びたい方 - ワークショップで
企画から発表まで
一連の流れを掴みたい方
講座の特徴
- 実務を想定し学ぶことができる
- ノンプログラミングでAI開発体験
- AI活⽤のイメージを具体化
到達目標
受講者は、本コース修了時以下の内容を習得することが出来ます。
- データサイエンス、AI、機械学習の違いが明確になっている
- ビジネス課題に対してどうアプローチすればいいか判断できている
- AI プロジェクトの全体像を理解し、自身のビジネスに落とし込んで考えられるようになっている
開催スケジュール
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2021年11/18(木)
受付終了
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2021年10/14(木)
受付終了
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2021年9/15(水)
受付終了
講師プロフィール
取締役 CMO
立教大学卒。ベンチャー企業でWebマーケティングの新規事業立ち上げ、株式会社メタップスでアプリマーケティングコンサルタントとして従事。
キカガクではAI、機械学習、ディープラーニングを始めとするエンジニアコースや、DX 推進のためのコンサルティング及び研修を行う。
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- ※講師は、予告なく変更になる場合がございます。
タイムテーブル
2021年10月14日（木）
イントロダクション
- DX 時代に求められる人材の定義
- DX と AI の関係性
- AI と自動化
- AI プロジェクトの全体像
AIリーンキャンバス Step.1,2
AIリーンキャンバスとは、あなたが社内のAIプロジェクトの担当者に任命されたと仮定し、プロジェクトを進めるにあたって必要な考え、アクション、流れなどを項目別にまとめたキカガク独自のシートです。
まずは何を考え、どんなアクションをとるべきか、問題を把握し、AI の課題設定ができるようになります。
そして問題箇所を特定し、解決策を練りこんで可視化し、構想・企画の精度が向上させ業務フローを設計できるようになることを目標とします。
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- AI プロジェクト進行の 3 ステップ
- 外観検査シミュレーターで実体験
- 課題設定
- 要件定義
画像分類 AI 開発
画像データをもとに良品・不良品の画像分類をシミュレーターにて行います。
データの収集の注意点、モデルをどうのように使うべきか、どういった推論環境が適しているのか、実際どのように運用すべきか、といった点を学習します。
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- Custom Vision
- 画像分類モデル作成
- 物体検知モデル作成
AIリーンキャンバス Step.3
- 企画案通過後の流れ
- 実現可能性の精査
働き方改革プロジェクト
- グループワーク
※グループワークでは、課題設定をグループごとに行い、実際にAIが課題解決にどう貢献できるか、企画立案・発表を行います。
続いて、顧客対応シミュレーターでは、実際にあったお客様からの問い合わせを4つの窓口に分類しシミュレーターに学習させます。これにより、AIによる課題解決の効率性を学びます。
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- 顧客対応シミュレーターで実体験
- PoC 結果の確認
AI プロジェクトの企画
- 個人ワーク
※実際に社内・社外課題をあげ、AIリーンキャンバスの項目に沿って一人一人企画立案を行い発表していただきます。 - 発表 & フィードバック
総括
- まとめ
今後の様々な AI の話が
すんなり理解できるようになる。
一歩目としては最適。