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コース概要
大規模ビジネス運用におけるAIの基礎知識
- 企業におけるAI駆動型自動化の定義
- プロンプトエンジニアリングが効率性向上に及ぼす影響
- AI自動化を大規模展開する際の主な課題
高度なプロンプトエンジニアリング戦略
- 複雑なワークフロー向けの効果的なプロンプト設計法
- 企業レベルの運用においてAI応答を最適化する手法
- AIの偏り低減および解釈性向上に向けた取り組み
AIによる意思決定と分析支援
- 予測分析のためにAIを活用する方法
- AIプロンプトを用いてビジネスインテリジェンスを強化する手段
- データの正確性と意思決定の信頼性を担保する方法
企業向けワークフローのAI自動化手法
- AI駆動型プロセス自動化システムの構築法
- 企業内各種システム(ERPやCRMなど)とAIモデルの統合方法
- AIベースのワークフローの監視・最適化手法
AI運用におけるガバナンス、セキュリティおよびコンプライアンス管理
- ビジネス自動化分野で責任あるAIの利用を確保するための取り組み
- データプライバシー、セキュリティおよびAI関連法規制への対応策
- AIによるリスク防止や不具合対処のための管理手法
ケーススタディと業界実例紹介
- AI自動化が成功した企業事例
- 大規模AI導入プロジェクトから得られる教訓
- 今後のAI活用ビジネス運用の展望と動向
実践型ワークショップ
- 企業向けAI自動化ワークフローの構築練習
- 実際のビジネスシーンで活用できるようAIプロンプトを微調整する手法
- AIにより強化された意思決定プロセスのシミュレーション実践
総括および今後の取り組みについて
要求
- ビジネス自動化におけるAIの利用法に関する十分な知識があること
- データ分析や意思決定プロセスに関する実務経験があること
- 企業向け自動化ツールおよびAIフレームワークに精通していること
対象者
- 企業向けAIチーム
- 自動化担当の専門家
- ビジネスアナリスト
14 時間
お客様の声 (2)
適切かつ効果的なプロンプトの活用
Marses Pacaldo
コース - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
機械翻訳
対話型のスタイル、演習
Tamas Tutuntzisz
コース - Introduction to Prompt Engineering
機械翻訳