コース概要

はじめに

人工知能(AI)の概要

  • 機械学習システム

AIの応用例

  • 企業におけるAI

AI技術について学ぶ

  • 汎化不足と過学習、分類、正則化
  • 多層パーセプトロン(MLP)と深層学習
  • 畳み込みニューラルネットワークと再帰的ニューラルネットワーク

戦略アプローチの評価

  • 発注または調達(自社開発か外部購入か)
  • 組織におけるAI成熟度モデル

組織内のデータの活用

  • データ準備状況評価
  • 単語埋め込み
  • 人工データでの学習

AIプロジェクト選定の評価

  • プロジェクト選定の基準

AIプロジェクトの管理

  • 機械学習と深層学習の比較
  • プロジェクト管理(ライフサイクル、期間、方法論)
  • 運用、メンテナンス、リスク管理

フィードバックの収集

  • フィードバック方法の実装(アンケート、インタビューなど)
  • フィードバックを提供する重要なステークホルダー
  • 結果の分析

まとめと次なるステップ

要求

  • 事前知識は不要です

対象者

  • 経営者
  • プロジェクトマネージャー
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (7)

今後のコース

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