PythonによるAIモデル構築・運用と効果的な実践活用および導入プロジェクト成功のポイント <オンラインセミナー>

~ デジタルトランスフォーメーションとAI、AI活用の流れ、教師なし学習の活用のポイント、各フェーズにおける適切なAIシステムデザイン、AI/DXプロジェクトのポイント ~

・現場の業務で実際に活用されるAIシステムの構築・運用法を修得するための講座

・説明可能なAIやAutoMLなど昨今のトレンドとAIを社内に導入するための効果的な進め方を修得し、導入・活用プロジェクトを成功させよう!

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 オープンソース化の波も後押しして、専門家でなくてもAIを構築できるようになってきている昨今、効果的に自社内でAIを活用できることこそが、今後の会社の飛躍の鍵を握っています。 世の中にはAIの入門書やセミナー等があふれ、AIを構築するだけであれば、十分な知識は得ることがきるでしょう。しかし、作る知識があるだけでは、「AIの精度向上にだけ注力してしまい、いつまでたっても実運用に繋がらないケース」や「現場を無視したAIを構築してしまい、現場に使ってもらえないケース」など、せっかく構築したAIが活用されない現実をしばしば目にします。
 そこで、本講座では、AIを活用するという視点にフォーカスして、説明していきます。まずは、簡単な事例を実践し、AIモデル構築から運用までの流れを押さえていきます。その後、機械学習や昨今のAIブームの火付け役であるディープラーニングの基礎理論を説明します。さらに、効果的な活用に向けたポイントとして、各フェーズにおけるシステムデザイン、説明可能なAI、AutoMLを説明します。各フェーズにおけるシステムデザインでは作りこみすぎないという感覚を身に着けること、説明可能なAIやAutoMLでは昨今のトレンドを理解しながらAIを活用するために力を入れるべきポイントを説明します。AIを使うのは人です。人に使ってもらうため(活用)には、技術の理解以外の部分も非常に重要な要素になりますので、ポイントを押さえていきましょう。
デモも交えながら説明を行い、本講座で使用したデモのプログラムはお持ち帰りいただけます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2023年02月24日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・AIプロジェクト(業務)を始めようとしている方
・AI/デジタルトランスフォーメーション組織を作ろうとしている(任せられた)方
・システム、ソフト、データ解析部門の方
予備知識 ・特に必要ありません
修得知識 ・PythonによるAI構築および活用の基本的な流れを理解し、業務で活用できるようになる
・ディープラーニングと機械学習の違いを理解し、効果的なAI設計ができるようになる
・AIを会社で導入するための効果的な進め方を理解し、プロジェクト推進ができるようになる
プログラム

1.デジタルトランスフォーメーションとAI
  (1).デジタルトランスフォーメーションとは何か
  (2).デジタルトランスフォーメーションの中でのAIの可能性
  (3).AIプロジェクトとは何か

2.一般的なAI活用の流れ
  (1).AI活用における全体像
    a.AIモデル構築から試行導入
    b.本格運用
  (2).AIモデル構築 ~事前準備~
    a.AI設計
    b.データ分布/品質の把握
    c.データ加工
    d.プレ分析
  (3).AIモデル構築 ~学習/評価~
    a.学習
    b.評価
  (4).試行導入
    a.試行導入の目的
    b.試行導入のためのAIシステムとは何か
  (5).本格運用
    a.本格運用におけるポイント
    b.AIメンテナンス
 
3.教師あり学習 vs 教師なし学習
  (1).AIの種類
    a.教師あり学習
    b.教師なし学習
  (2).教師あり学習
    a.回帰
    b.分類
  (3).教師なし学習
    a.クラスタリング
    b.次元圧縮
  (4).教師なし学習の活用のポイント
    a.データ分析とAIプロジェクトの違い
    b.データ分析プロジェクトで活躍する教師なし学習

4.ディープラーニング
  (1).ディープラーニングとは
    a.AIにおけるディープラーニングの位置づけ
    b.なぜディープラーニングなのか
  (2).機械学習とディープラーニングの技術的な違い
    a.教師あり学習(画像)
    b.教師なし学習(異常検知)
  (3).応用分野に見るAIの可能性
    a.画像
    b.言語

5.効果的な活用に向けたポイント
  (1).各フェーズにおける適切なAIシステムデザイン
    a.モデル構築時に必要なシステムデザイン
    b.試行導入時に必要なシステムデザイン
    c.本格運用時に必要なシステムデザイン
    d.AIメンテナンスのための仕組
  (2).AIを使ってもらうための説明性
    a.導入に向けたAIモデルの説明
    b.ホワイトボックス vs ブラックボックスモデル
    c.説明可能なAI(Explainable AI)
    d.SHAPを用いたAIの解釈性の可視化
  (3).AutoML
    a.モデル構築を効率的に行うためのAutoML
    b.AutoMLを使ってみる
    c.データサイエンティストの仕事

6.AI/DXプロジェクトのポイント
  (1).AIプロジェクトの進め方
  (2).AIプロジェクトにおける落とし穴(よくある失敗例)
  (3).DXプロジェクトとAIプロジェクト
  (4).DXプロジェクトを進めるために必要な地図
  (5).テクノロジーが拓く可能性

キーワード デジタルトランスフォーメーション AIモデル構築 AIメンテナンス 教師あり学習  教師なし学習 ディープラーニング システムデザイン SHAP  AutoML
タグ AI・機械学習ソフト管理ソフト教育データ解析ITサービスOS・言語
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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