研修概要
本研修は、プログラミング知識のない方でもAIの仕組みを学べることをコンセプトにした実践的な内容としています。普段の仕事で使っている表計算ソフトやプレゼンソフトで作業する時と同じように、マウスを使って自分でAIを作ってみることで、より詳細にAIへの理解を深めていきます。
AI開発の進め方は通常のシステム開発と異なります。機械学習（マシンラーニング）と呼ばれるAIの開発手法は、データの前処理や学習・評価、システムへの組み込みなど、実際に体験してみないとわからないことが多くあります。
プログラムを一切記述することなく、しかし自ら思考し、手を動かすことでAIの仕組みを理解できるカリキュラムをご用意しました。ブラウザさえあればクラウド上で、パネル（モジュール）を組み合わせるだけで機械学習を実践して、学習結果を確認ことができます。配置したパネルを組み換えてみたり、様々な機械学習アルゴリズムを試してみたりすることで、機械学習の精度をどう高めていくか、仕組みに触れることでAIの詳細を理解していただけます。
本コースの位置づけ
到達目標
- 機械学習の具体的なプロセスを理解する
- 訓練データやテストデータの準備方法について理解する
- 開発したAI（学習済みのモデル）の評価手法を理解する
- 既存システムにAIを組み込む方法を理解する
- 回帰、分類、クラスタリングの考え方を理解する
対象者
対象：システム企画担当者、プロダクトマネージャ、事業部長、経営者
- 他社のAIセミナーに参加したが、
AIの具体的な仕組みをイメージできない方 - 書籍や業界紙を通じてAIを学んでおり、
より実践的なAIへ理解を深めたい方 - AIエンジニアとのコミュニケーションに課題を感じている方
- AI導入の企画・提案に課題を感じている方
- ビジネスにAIの導入を検討されている方
※本研修ではパソコンを使って演習を進めていきます。コンピュータ上で表計算ソフトやプレゼンソフトを操作できる程度のパソコン操作スキルが必要です。プログラミング知識は不要です。
カリキュラム
- 1 機械学習
- 機械学習とは
- 教師あり学習と教師なし学習
- 機械学習の始め方
- 2 機械学習プロセス
- データの前処理
- モデルの学習
- 学習済みモデルの評価
- 学習済みモデルの利用
- 3 実践演習1 - 教師あり学習（回帰問題）
- 回帰問題
- 機械学習の実行
- 学習済みモデルの検証
- 演習課題
- 4 実践演習2 - 教師あり学習
- 分類問題
- 機械学習の実行
- 学習済みモデルの検証
- 演習課題
- 5 実践演習3 - 教師なし学習
- クラスタリング
- 機械学習の実行
- 演習課題
- 6 総合演習
- 総合演習 - 住宅価格データの予測
- 総合演習 - 手書き数字データの認識
※本研修は6H程度を想定しています。
お問合せ
本講座は個社研修での実施とさせて頂いております。
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