【公開講座】AIオーバービュー -現役AIエンジニアが解説-

AIオーバービュー -現役AIエンジニアが解説-

コース概要

数々のAI開発と運用に携わり、研究活動まで行っている現役AIエンジニアが、次のような疑問を解決します。
「AIって何？」「AIは怖い技術？」「AIプロジェクトはどのように進めていけばいいの？」「AIの分野では今何がホットな話題なの？」実際のサービスで使用されているAIエンジンの一部も体験でき、AIをより身近に感じていただける研修です。
AIプロジェクトにこれから携わるエンジニアの方、AIエンジニアのマネジメントをおこなう管理職の方など、AIに関わるすべての方にお勧めできる研修です。

【特記事項】
環境確認が必須となりますので、詳細は「留意事項・備考」の項目をご覧ください。

担当トレーナーからのひと言

人工知能に対して、最近のニュースを交えて正しく解説していきます。またAIプロジェクトの進み方・進め方や、企画・提案時に必要なヒアリング事項など、実例を交えてお伝えします
AIのプロダクトに触れていただくセクションもご用意していますので、技術職・管理職を問わずご満足いただけるかと思います。

到達目標

・AIの活用例について説明することができる
・AI、機械学習、ディープラーニングの違いを説明することができる
・AIプロジェクトの進め方を説明することができる
・AIの企画書、提案書を作成する際のポイントを説明することができる

前提条件

特になし

対象者

AIに関する基礎知識を学びたい方
・AI技術、AIプロジェクトに関わる技術職
・営業職、管理職の方

主催団体

本コースは、エディフィストラーニング株式会社が主催しております。

研修プログラム例

内容
コース内容
	1.人工知能(AI)とは・人工知能とは・人工知能の歴史
	2.AIの動向と今後の展望・最近のAI関連ニュース・AIの進化と人間の仕事・AIが引き起こした問題・今後のAI開発の展望
	3.AIで使用される技術・機械学習・ディープラーニング・説明可能なAI
	4.AIの分類・機能と役割による分類・分類と活用例・AIの学習データとその分類
	5.AIプロジェクトの特徴・AIプロジェクトの流れ・各工程で必要なこと・AIと法律
	6.AI企画・提案手法・企画書作成のポイント・提案書作成のポイント
	7.AIエンジンを体験しよう

※受講者の経験やスキルにより、内容を変更して行う場合があります。

留意事項・備考

【事前に必ず以下をご確認の上お申込みください】
＊主催団体によりキャンセルポリシーが異なります。
＊お申し込み後のキャンセルにつきましてはこちらをご確認ください。
＊キャンセル期限までは無料にてキャンセルを承ります。
＊キャンセル期限を過ぎた後は、受講料全額をキャンセル料として頂戴いたします。
＊事前のお席の確保は原則承っておりません。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。

【オンラインライブ開催】
オンラインクラスにお申込みの方は、下記環境をご確認のうえ、お申込みをお願いいたします。
お申込みいただいた時点で、環境確認がなされたものと判断させていただきます。

【Zoom】
・ZoomによるWeb会議システムを使用いたします。
　Zoomの導入は、お客様にて事前に済ませておいてください。
　Zoom テストサイト
※上記テストは、必ず、トレーニングを受講する当日に使用する PC およびトレーニングを受講する場所（ネットワーク）で行ってください。
・Zoomのファイル転送機能を利用することがあります。

【演習環境】
・ブラウザ環境
・カメラ（PC・モバイル問わず）
　※顔認証のAIエンジンを扱いますので、顔出しが出来ない場合はAIエンジンの体験ができません。
　あらかじめご了承ください。

【テキスト】
・当研修は、電子テキスト（PDF）のご提供のみとなり、印刷テキストには対応しておりません。
　なお配布後、受講者ご本人が使用する目的で印刷することは可能です。

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ホームページ：https://www.insource.co.jp

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内容
コース内容
	1.人工知能(AI)とは・人工知能とは・人工知能の歴史
	2.AIの動向と今後の展望・最近のAI関連ニュース・AIの進化と人間の仕事・AIが引き起こした問題・今後のAI開発の展望
	3.AIで使用される技術・機械学習・ディープラーニング・説明可能なAI
	4.AIの分類・機能と役割による分類・分類と活用例・AIの学習データとその分類
	5.AIプロジェクトの特徴・AIプロジェクトの流れ・各工程で必要なこと・AIと法律
	6.AI企画・提案手法・企画書作成のポイント・提案書作成のポイント
	7.AIエンジンを体験しよう