エンジニア向けAI活用トレーニングのトレーニングコース

このインストラクター主導の実践的なトレーニングは日本（オンラインまたはオフサイト）で提供され、AIエンジニアリングの原則と実践方法について基礎的な理解を得たいと望む初級者から中級者のAIエンジニアおよびソフトウェア開発者向けに設計されています。

トレーニング終了後、参加者は以下を達成できるようになります：

• AIと機械学習の背後にあるコアコンセプトや技術を理解する。
• TensorFlowとPyTorchを使用して基本的な機械学習モデルを実装する。
• AI技術を活用してソフトウェア開発における実用的な問題を解決する。
• AIエンジニアリングのベストプラクティスを用いてAIプロジェクトを管理・保守する。
• AIシステム構築に関連する倫理的課題と責任を理解し、認識する。

この講師主導型のライブトレーニング 日本（オンラインまたは対面）では、AIおよび機械学習を用いてインテリジェントアプリケーションを構築したい中級者から上級者のAI専門家やソフトウェア開発者を対象としています。

講義の最終段階において、受講生は以下の能力を習得します：

• AIおよび機械学習の高度な概念や技術を正しく理解できる
• データ分析・可視化手法を用いてAI／機械学習モデル開発の基盤を作れる
• 効率的な方法でAI／機械学習モデルを構築・訓練・導入できる
• ​現実の課題解決に役立つインテリジェントアプリケーションが作れるようになる
• 各業界におけるAI導入が引き起こす倫理的側面を適切に評価できる

この講師主導型の実践トレーニングは日本（オンラインまたは対面）で行われ、インテリジェントアプリケーションの基本知識および業界ごとの活用方法を学びたい初心者レベルのIT専門家向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 人工知能の歴史、原理、および社会的影響を理解する。
• さまざまな機械学習アルゴリズムを識別し、活用できるようになる。
• AIアプリケーション向けにデータを効果的に管理・分析できるようになる。
• 各業界におけるAIの実用性と限界を認識できるようになる。
• AI技術がもたらす倫理的課題や社会的影響について議論できるようになる。

日本にて開催される本講師付きライブ研修は、中級者から上級レベルのデータサイエンティスト、エンジニア、AI専門家を対象としたプログラムです。参加者は知能アプリケーションの複雑な仕組みを深く理解し、実際のビジネス課題解決に応用することが可能となります。

研修終了時点で、受講生は以下の能力を習得できます：

• ディープラーニングアーキテクチャーの実装と解析を行える
• 分散型コンピューティング環境下で大規模な機械学習処理を実施できる
• 意思決定のための強化学習モデルを設計・運用できる
• 言語理解に適した高度な自然言語処理システムを開発できる
• 画像や動画分析にコンピュータビジョン技術を活用できる
• AIシステムの開発・導入における倫理的課題に対処できる

AIは急速に現代の製品管理の根幹となりつつあり、顧客ニーズの発見やソリューションの定義、意思決定の方法を大きく変えつつあります。電力が産業界に革命をもたらしたように、人工知能もまた製品の構築・検証・進化の在り方を根本から変化させているのです。

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、AIがどのようにプロダクトオーナーの業務向上や意思決定支援に役立つかを学びたい製品オーナー、スクラムマスター、アジャイルコーチを対象としています。

受講を終える頃には参加者は以下の能力を身につけられるようになります：

• 人工知能の基礎概念を理解し、従来型AIと生成型AI（GenAI）の違いを説明できること。
• 製品オーナーとして求められる7つの姿勢――新しく加わった「オーケストレーター」の役割も含め――を実践し、ビジョナリーや実験家、顧客代表といった各立場をAIで強化できること。
• 効果的なプロンプト作成法を習得し、AIツールを専門的スキルを持つ知的な協力者として活用できること。
• 顧客理解を深め、AIの支援を受けて仮説検証や発見作業向けのペルソナを作成しつつ、実際に顧客と接することも忘れないこと。
• 3x3フレームワークなどの体系的な枠組みを用いて製品ビジョンを構築・伝達し、AIでそのストーリーを形作ったり可視化したりできること。
• 生成型AIツールを用いてプロトタイプや製品コンセプトの作成など、迅速なプロトタイピングと仮説検証が行えること。
• AIツールで機能群の価値度、実現可能性、ユーザーへの影響を分析・優先順位付けし、製品決定を支援できること。
• メール処理やステークホルダー管理、メモ取りといった日常的な作業をAIで自動化または委譲し、戦略的・創造的作業により注力できるようになること。
• AI倫理やバイアス、データセキュリティに関する議論を主導し、責任ある持続可能なAI活用を促進できること。
• 製品や組織の文脈に合った有用なAI利用事例を見つけ出し、設計できること。
• 生産性支援ツールやプロトタイピングプラットフォームから動画・画像生成・コーディング向けソリューションまで、約20種類のAIツールやモデルに実際に触れてみること。