概要

「AIを使ってビジネス課題を解決して欲しいと言われても、どう考えていいか分からない」「エンジニアを巻き込んでAIを使った開発を進めてほしいと言われても、エンジニアと何を話せばよいか分からない」このような経験はありませんか？

AI（人工知能）を使ったビジネス課題の解決やAI開発の推進には、AIに関する体系的基礎知識を身につけておく必要があります。本講座では、AIの最先端技術の原理・技術が生まれた背景の解説、加えて実際に使われる基礎理論や手法の概要を学習します。講義および確認テストにより短期間で体系的な理解ができるカリキュラム構成となっています。

AI関連のニュースやテクノロジーベンダーに踊らされず、AIを使ったビジネス課題の解決ができる人材になるための足掛かりとして本講座をご活用ください。

スキルアップAIでは、現場経験豊富なスタッフの知見や産学官連携により、AIに関連する知識や技術の「何をどこまで学べば良いのか」を定義しています。「AIジェネラリスト基礎」講座は、エンジニアだけではなく企画職をはじめとした「AIに関わるすべての方」に、「AI時代の教養」を身につけていただく講座です。

受講プラン

【通常プラン】

① 講義16時間

② 講義資料

【G検定対策プラン】 G検定対策プランで通常プランに追加されるもの

③ 徹底攻略G検定問題集（書籍）

④ 試験対策動画(約８時間)

• G検定の受験登録は「日本ディープラーニング協会 資格試験専用Webサイト」から別途必要です。

• オンラインでの受講をご希望の場合は、ホームページよりお申込みください。

日程

全４回、合計１６時間

G検定とは

日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の資格試験。AIの俯瞰的知識の有無や、適切な活用方針を決定し事業応用する能力を測ります。JDLAでは、2020年までに10万人規模でAIジェネラリストを輩出することを目指し、知識面から育成を支援する活動に取り組んでいるため、G検定の出題内容もビジネスの現場で役に立つ知識に焦点を当てた出題となっています。詳細はJDLA公式ページをご確認ください。

【試験実績】

G検定2017 2017年12月実施　823名/1,448名　合格者率56.8％

G検定2018#1　 2018年06月実施　1,136名/1,988名　合格者率57.1％

G検定2018#2　 2018年11月実施 1,740名/2,680名　合格者率64.9%

カリキュラム

【人工知能（AI）をめぐる歴史と動向】

① 人工知能／機械学習／深層学習という言葉の意味

② チューリングテスト

③ AIブーム

第一次AIブーム～探索と推論の時代 ○ 探索と推論　○ 探索と推論

第二次AIブーム～エキスパートシステムの時代 ○ 探索と推論エキスパートシステム　○ 探索と推論エキスパートシステムの限界　○ 探索と推論自然言語　処理とシンボルグラウンディング問題　○ 探索と推論フレーム問題と弱いAI、強いAI

第三次AIブーム～深層学習の時代 ○ ISLVRC2012　○ ビッグデータとGPUの性能向上　○ 具体的事例　○ シンギュラリティの到来

④ グループワーク

【機械学習の基本】

① 機械学習の種類 ○ 教師あり学習○ 教師なし学習○ 応用的手法

② モデルの評価手法 ○ 機械学習の試験

③ 機械学習の代表的な応用事例

④ グループワーク

【基礎数学】

① 基礎数学

② 微分

③ 線形代数

④ 確率・統計

⑤ グループワーク

【ディープラーニング】

① ディープラーニングを学ぶ上で重要なこと

② 理論と手法

○ ニューラルネットワークの学習○ プログラミング技術 ディープラーニングの各種手法 ○ 自己符号化器(Autoencoder)○ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)○ 回帰結合ニューラルネットワーク(再帰型ニューラルネットワー ク/RNN)○ 敵対的生成ネットワーク(GAN)

③ 応用分野

○ 画像認識○ 音声合成○ 自然言語処理

④ 社会の動向

⑤ グループワーク

＊カリキュラムは若干変更になる場合があります。

前提知識

前提知識は不要です！

カリキュラム内にはAIに関連する技術の理解に必要な数学も含まれていますが、前提知識がなくても理解できるように解説いたします。またAIの最先端技術がどのような原理で成り立っているのか、AI関連の技術がどのようにして生まれたかなど、背景の説明からスタートするため、事前学習は不要です。

本講座で得られる知識/スキル

• AIができる事・できない事を説明できるようになる
• AIを業務に適用するための提案ができるようになる
• G検定に合格するレベルの知識が身につく

事前準備

特にございません。

講師

S Ogata

兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。

会場へのアクセス方法

リファレンス大阪駅前第4ビル貸会議室　2310会議室

〒530-0001 大阪市北区梅田1丁目11-4 大阪駅前第4ビル23F マップ

受付・入場時間

開場は開始時刻の10分前です。

10分以上前にお越しになられますと、会場の準備のために外でお待ちいただく場合がございます。ご注意ください。

当日のお持物

筆記用具 (紙面でのテキストをご用意しております）

銀行振込、領収書・請求書

• 銀行振込をご希望の方は、HP からお申し込みください。

• 領収書 【Paypalでお支払いの場合】 PayPal発行の受領書が領収書となります。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 当社よりの重複しての領収書発行は行えません。 【Stripeでお支払いの場合】 Stripe発行の受領書が領収書となります。当社より重複しての領収書発行は行えません。

• 請求書が必要な方は、HP からお申し込みください。

備考

• 最小遂行人数「5名」：開催日の2日前までに最小遂行人数に達しない場合は、中止となります。ただし、複数のチャンネルで募集を行っているため、本サイトでの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。
• 環境設定などでつまった場合、可能な限りフォローさせていただきますが、講義の流れを優先させていただきます。
• 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします。
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください。

運営団体

スキルアップAI　https://www.skillupai.com

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.com までお願いいたします。