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の適用範囲の探求

  • 企業におけるAI

AIの技術について学ぶ

  • オーバーフィットとアンダーフィット、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リカレントニューラルネットワーク

戦略的アプローチの評価

  • 自社開発か外部調達か(自作か購入か?)
  • 組織のAI成熟度モデル

組織のデータの扱い方

  • データの準備度評価
  • 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違い
  • プロジェクト管理(ライフサイクル、スケジュール、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主要ステークホルダー
  • 結果の分析

まとめと次なるステップ

要求

  • 予備知識は不要です。

対象者

  • ビジネスリーダー
  • プロジェクトマネージャー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー