コース概要

イントロダクション

人工知能 (AI) の概要

  • 機械学習システム

AIの応用例を探る

  • 企業でのAI活用

AIの技術について学ぶ

  • 学習不足と過学習、分類、正規化
  • 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型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(自前で作るか、購入するか)
  • 組織のAI成熟度モデル

組織内のデータとの取り組み方

  • データ準備状況の評価
  • 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重要な基準

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施(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な利害関係者
  • 結果の分析

まとめと次なるステップ

要求

  • 特に前提知識は必要ありません

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