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マネージャーのためのAI導入コース
101173価格33,000円受講期間2 か月教材テキスト2冊/Webテスト2回 テスト形式:Web
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マネージャーのためのAI導入コース(eBookラーニング版)
eJ98B価格26,400受講期間2ヵ月教材eBook型テキスト/テスト2回 テスト形式:Webテスト
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1. AIとは
AI に対する誤解 / AI の定義 / 人工「知能」 / 強いAI と弱いAI / AI 開発の歴史 / ディープラーニング / さまざまなレベルの人工知能
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2. 機械学習
機械学習の分類 / 機械学習のさせ方 / 自然言語処理とは / 自然言語処理の仕組み
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3. AIの得意なことと不得意なこと
現在のAIの得意・不得意 / AIにできること / 自動化と自律化 / 自動化と自律化
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4. AI関連市場とAIの問題点
拡大するAI 関連市場 / AI の問題点 / フレーム問題 / シンボルグラウンディング問題 / 身体性 / モラベックのパラドックス / ディープラーニングの先の研究
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5. AI活用に必要なスキルと人材・導入のステップ
AI人材の不足 / AI 人材育成・確保の方法と現状 / AI 人材の3 分類 / AI への理解と事業への理解 / データリテラシーの3 つの力 / Python / AI 活用の目的 / 業務のどこにAI を活用するか / AI 導入のステップ / PoC(Proof of Concept)
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6. どんなデータが必要か?
データの量 / データの集め方 / データのラベリング(アノテーション) / 収集すべきデータの種類の決定 / データの質 / データの前処理 / データへの理解を深める
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7. 学習モデルの構築で検討すべきこと
適切なアルゴリズムの選択 / 様々なアルゴリズム / アルゴリズムの評価の方法 / モデルの精度を上げるための工夫 / 過学習(overfitting)と未学習(underfitting) / パラメータの調整方法 / モデル選択時に考慮すべきこと / 運用開始後の学習 / アンサンブル学習 / 転移学習
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8. AI を導入する上での注意点・導入プロジェクトの例
コストパフォーマンスを考える上での注意点 / 目標とする精度について / 現状の業務負荷の整理 / 運用開始後のコストについての検討 / 外部活用のコスト / AI 導入に対する現場の協力 / AI 導入プロジェクト組織立ち上げの注意点 / AI 導入プロジェクトに集めるメンバー / AI 導入プロジェクト事例