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コース概要

はじめに

人工知能(AI)概要説明

  • 機械学習システムについて

AIの適用事例の検討

  • 企業現場におけるAI活用の実例紹介

AI技術に関する基礎知識習得

  • 過学習や未学習、分類手法および正規化処理についての説明
  • 多層パーセプトロン(MLP)および深層学習の仕組み解説
  • 畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークの特徴紹介

戦略的なアプローチの評価方法

  • 外部からシステム導入するか自社で開発を行うかについて検討手法の紹介
  • 企業組織ごとに適したAI成熟度モデル構築法の説明

自社データ活用における実務的課題対応

  • データ準備状況の評価手法解説
  • ワード・エンベディング技術について紹介
  • 人工的に生成されたデータを活用した学習方法の説明

AIプロジェクト選定のための基準設定

  • 適切なプロジェクト選定を行う際に求められる条件列挙

AIプロジェクト管理手法

  • 機械学習と深層学習の相違点についての解説
  • プロジェクトサイクル、期間設定やマネジメント手法の提示
  • 運用・保守管理およびリスク対応方法について説明

フィードバック収集方法とその実践

  • アンケートや面談などによるフィードバック手法導入手順説明
  • 意見提供を行う主要な関係者の特定方法の紹介
  • 得られたデータを正しく分析するためのアプローチ解説

まとめおよび今後の推進方針の提示

要求

  • 特別な前提知識は不要です。

対象者

  • 経営層の皆様
  • プロジェクトマネージャーの方々
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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