AI活用講座
コース詳細
| コース名 | AI活用講座 |
|---|---|
| コースコード | AI001 |
| 対象 |
○ ITSSレベル4の方。または、レベル4を目指す方。 ○ AIアプリケーションや最新ツールをもとに、研究・開発で実際に活用しようとする企業内研究者・技術者の方。 |
| 目標 | ○ Deep Learningをはじめとした様々なAI技術について学び、これらを活用して自社ソリューションを構築し、実際に自ら動かすことができる。 |
| 前提条件 | ○ クラウドやプログラミングについて知識がある方。 |
| 内容 |
【講座のポイント】 既存のライブラリを利用して、自分で学習モデルを作成することができます。 【カリキュラム】 ○ 人工知能AI技術の可能性 −国内外の事例を中心に技術体系の整理と先進事例を学ぶ。 −自動運転へのディープラーニングの応用や創薬・医療診断における人工知能、 ロボットにおける活用や外観検査・材料開発・エネルギーに至るまで産業に与えるインパクトなどを理解する。 ○ 機械学習の体系／演習 −教師あり学習・教師なし学習 −適切なアルゴリズムの選択 −ワークフローの選択 −ハードクラスタリングとソフトクラスタリングをサンプルアプリケーションで習得 ○ ニューラルネットワークの特徴と得意分野について −アルゴリズムの理解、逆誤差伝搬法、プレトレーニングといったニューラルネットワークの基本について習得 ○ Deep Learning実践事例と代表的なフレームワーク −Deep Learningの仕組み、モデル（制約ボルツマンマシン、deep Belief Network）、 ツール（Theano, Caffe, TesorFlow, etc）を学び、実際に学習モデルを組み立てる。 ○ クラウド環境を利用したAIプログラミング −AWS等で提供されているクラウド機械学習サービスを利用して、AIプログラミングを行う。 ○ 総合演習 −機械学習ライブラリやクラウドサービスなどを使用し、独自サービスをグループで構築する。 −発展内容としてIoTも含めたサービスの展開についても演習を行う。 「講義」全体の約20% ・講義 ・ディスカッション 講義時間の最後に、受講者自身の振り返りとなるサマリーを作成。受講者間でサマリーの相互確認を行うことで、受講者自身の知識確認を行う。 「演習」全体の約80% ・実習 ・グループワーク 終了時間前に、その日の演習内容を受講者が簡単なレポートを作成し、問題定義を明確にする。何を行い、その結果どのような問題が解決できそうか、明確にして振り返りとする。IoT,AIではサービス構築の時間を最後に設け、そこで各々が構築したサービスから、理解度や習熟度を確認する。 |
| 職種・レベル | |
| 日程 | （4日間） |
| 研修時間 | 09:30〜18:00 |
| 受講料 | 250,000円（税抜） |
| 注意事項 | |
| 会場 | 両国 |
