経営者向け人工知能（AI）入門講座 - 2日間のトレーニングコース

はじめに

人工知能（AI）概論

• 機械学習システムの仕組みについて
  

AIの実用事例紹介

• 企業現場におけるAI活用例
  

AI技術の基礎解説

• 過学習・未学習、分類手法や正規化処理について
  
• 多層パーセプトロンおよびディープラーニングの基礎
  
• 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について
  

戦略的アプローチの検討方法

• AI開発の委託や購入・自社開発の選択基準
  
• 企業のAI成熟度評価モデルについて
  

組織内データの活用方法

• データ準備度の判断基準
  
• 単語ベクトル化技術について
  
• 人工生成データを用いた学習方法
  

AIプロジェクトの選定手法

• プロジェクトを選択するための主要な基準点について
  

AIプロジェクトの運営方法

• 機械学習とディープラーニングの違いと使い分け方
  
• AIプロジェクトマネジメントにおけるサイクルや期間、手法の選択について
  
• 運用面での管理・保守作業およびリスク対策手法
  

フィードバックの収集方法

• アンケートや面談など、効果的なフィードバック取得手法
  
• 重要なフィードバック提供者となる関係者について
  
• 得られた情報を分析する手順
  

まとめおよび今後のステップの提示