【公開講座】AI基礎講座

対象者

・ビジネスにおけるAIの活用事例を知りたい方・DX推進のために社員に最新のIT知識を身につけさせたい方・経営者や管理職など、ビジネスの意思決定に携わる方

コース概要

AIの仕組みや具体的な開発の流れについて学習し、リテラシーを養います。AIで出来ることやAIのビジネス活用事例を知り、アウトプットを行うことで、AIプロジェクトを企画・管理できる人材を養成します。自社のビジネスにAIをどのように活用するかというイメージが描けるようになります。

学習目標

・AIと関連技術について理解し、AI関連の話題ができるようになる・公共サービスや産業別のAI導入事例を知ることで自社でAIを活用する方法がイメージできるようになる

主催団体

本コースは、株式会社インターネット・アカデミーが主催しております。

学習内容

■クラウド　□クラウドが変える生活、ビジネス　□オンプレミスとクラウド（IaaS、PaaS、SaaS）　□アマゾン AWSとGoogle GSP ■ビッグデータ　□ビックデータの活用と事例　□NoSQL ■5G 　□3つのメリット：低遅延、超高速大容量、多数同時接続　□5Gの活用事例 ■第1次AIブーム 1950年代~1960年代　□ダートマス会議　□「推論」と「探索」　□IoT活用例 ■第2次AIブーム 1980年代　□「知識」をコンピューターに入れる　□エキスパートシステム ■第3次AIブーム 2000年代　□機械学習　□ディープラーニング　□ニューラルネットワーク ■AI活用の国の施策　□公共サービスでのAI活用事例～画像データによる異常検知・品質評価～　□社会インフラでのAI活用事例　～劣化予測・メンテナンス計画作成～ ■人工知能の産業別の活用例　□流通業界～商品需要予測に基づく在庫管理～　□製造業界～査定自動化・見積り自動化～　□金融業界～不正検知～　□様々な分野でのAI最新技術～見込み客分析・離反分析～ ■AIが得意としている分野　□データ記憶　□データ高速処理　□データの共通点の探索 ■AIが不得意な分野　□言葉の意味・意図を理解した解釈　□合理的ではない作業や倫理観の伴う作業　□クリエイティブな作業 ■機械学習　□学習によるモデル作成　□アルゴリズムによる命令　□教師あり学習、教師なし学習、強化学習 ■深層学習（ディープラーニング）　□音声認識　□画像認識　□言語認識　□ゲーム領域での活用　□ビッグデータとの関連性　□機械学習と深層学習の使い分け ■生成AI基礎　□生成AIと識別AIの違い　□最新の生成系AIトレンド　□生成AIの実践　□今後の展望 ■ペアワーク、プレゼンテーション　□予算を決めてAIシステムの導入を検討　□グループごとで出したアイデアの実現性をチェック　□プレゼン資料まとめ　□サービス内容の簡単なプレゼンテーション　□講師からのフィードバック