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コース概要

持続可能性におけるAI活用の基礎知識

  • 持続可能性が直面する課題とAI技術の役割について解説
  • 環境・社会問題対策に役立つ主要なAI手法
  • 持続可能な取り組み向けDeepSeekモデルの概要説明

環境監視分野へのAI応用

  • 衛星画像や地理空間データの分析技法
  • 気象パターンおよび極端天候予測方法
  • 森林減少や汚染状況、生物多様性変化の監視手法

持続可能な資源管理におけるAI活用

  • エネルギー消費最適化を実現するAI技術
  • 水資源や廃棄物管理向け予測解析の応用事例
  • サプライチェーン全体の持続可能性向上に寄与するAI活用方法

社会的インパクト拡大へのAI適用

  • 災害対策や危機管理におけるAI実用例
  • 公衆衛生向上および都市計画の最適化支援技術
  • 貧困解消や教育格差縮小に向けたAI活用策

SDGs達成を目的としたAIソリューション構築

  • グローバルな持続可能性目標と連携したプロジェクト立案方法
  • AI活用型持続可能事業の成功事例研究
  • 定量的成果が期待できるAIソリューション開発手法

持続可能性分野における倫理的AI運用方法

  • AI利用時の偏見や倫理問題への対処法
  • 環境関連業務で取り扱うデータのプライバシー保護およびセキュリティ確保手法
  • 透明性と公平性を重視したAI導入実践ポイント

将来展望:持続可能性分野におけるAI進化動向

  • 環境改善に役立つ新規AI技術の紹介
  • 気候予測や環境モニタリング技術の発展動向
  • AI産業と持続可能社会形成分野間の協働機会探り

総括および今後のステップ紹介

要求

  • AIおよび機械学習に関する基本的な知識
  • 持続可能性や環境問題に対する理解
  • データ分析および可視化の実務経験(必須ではありませんが望ましい)

受講対象者

  • AI技術を環境保護活動に取り入れたい持続可能性専門家
  • 気候変動や社会的影響に関するデータを分析したい研究者
  • 持続可能な社会づくり向けのアプリケーション開発を行うAIエンジニア
 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

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