2018年3月23日

人工知能ビジネスコース3ヶ月プラン

 

時間・料金

  • 時間:水曜日 19:30 – 22:00(懇親会の時間も含む)
  • 開催日数 : 8日間 (約3ヶ月)
  • 料金:個人:150,000円(税抜),法人:400,000円(税抜)

【キャンペーン!】受講後に公式サイトに載せるレビューを書いていただける方に受講料から3000円引きで提供致します。(※名前、職業、年代、顔写真などを公開する場合があります)また受講後の変更も可能です。

定員

10名
最小履行予定数:4名
※定員になり次第募集を締め切らせていだきます。開催日の5日前(月曜日)の時点で最低履行予定数に満たない場合は、開催延期及び返金処理をさせていただきますので、予めご了承ください。

開催スケジュール

  •  5月30日(水)第一回開催予定。基本隔週開催
  • 開催予定日: 5/30, 6/13, 27, 7/11, 25, 8/8, 22, 29
  • 日程は参加者の皆さん全員が参加できるように適宜調整いたします。
  • 開催場所の詳細は、申込後に別途ご案内いたします。

学習メソッド

人工知能に関する講義をただ聞くだけでは、実際に人工知能技術をビジネスに落とし込んだり、活用したりすることはできません。それは、人工知能の「理論的知識」と、それをビジネスに落とし込み、実際に企画・設計・実装・運用するための「実践的知識」は全く別物だからです。

「人工知能ビジネスコース」では、理論・実践それぞれの知識を実際に使えるレベルにまで落とし込むために、講師と受講者、または受講者同士でインタラクティブな学習(ワークショップやケーススタディも含む)を行い、下図の学習の4段階(知る、分かる、できる、教える)の「教える」ことができるレベルになっていただきます。

これを実現するために、本講座では重要度の低い情報はあえて切り捨て、「人工知能を実際にビジネスに落とし込むため」に必要な情報だけに絞り、それを集中的に獲得することを目指します。
特に3ヶ月間コースでは各回の講義後に懇談会が設けられておりますので、参加者同士での知識の深掘りや議論の場としてご活用頂ければと考えております。

講義内容について

講義の前半4回では、人工知能技術をビジネスに落とし込む上で必要不可欠な、人工知能に関する理論的知識を徹底的に詰め込んでいただきます。
まずは、人工知能の歴史、現在、未来について学び、人工知能に関する重要キーワードを整理することで、人工知能技術の全体像を掴んでいただきます。その後、人工知能を構成するための技術である機械学習について詳しく学んでいきます。機械学習に関しては概要ではなく理論にまで触れる予定です。そして前半の最後に発展的トピックとして、ディープラーニングや機械学習における各種データ(言語や画像等)の取扱いについて学びます。

講義の後半4回は、前半で学んだ人工知能や機械学習の理論的な知識を元に、実際に人工知能をビジネスに落とし込む方法について学んでいきます。
人工知能技術のビジネスシーンにおけるユースケースや,人工知能システムの導入フローについて学んだ後は、「ある企業において皆さんが人工知能システムを導入する立場である」という想定で、企画から運用までをケーススダディ形式で実践し、人工知能システムをビジネスに落とし込むスキルを身に付けていただきます。
講義の終わりには人工知能ビジネスコースの総まとめとして、重要知識の再確認や,人工知能をビジネスに取り入れている会社では、実際にどのように会社の成長戦略の中で人工知能技術を用いようとしているか、また、皆さんの会社やビジネスで抱える課題を実際に人工知能システムで解決するためにはどうすれば良いか等についてディスカッションします。

ディスカッションやQ&Aを通して、知識の抜けや理解が足りない部分を全て潰していきます。最終的には、実際に皆さんが、人工知能を導入する立場になったとして、人工知能や機械学習についてステークホルダーに説明できるレベルにまでなっていただきます。

時間 講義 内容
テーマ1 人工知脳とは1 人工知能について、一般の方と専門家の認識の違いについて整理した後に、研究・ビジネスの両面から、人工知能技術がどのよう発展してきて、現在どこまできているのか、その歴史を紹介します。
テーマ2 人工知脳とは2 研究・ビジネスの両面で、これから人工知能がどのように進化していくかを説明した後に、人工知能に関連するキーワードを整理します。
テーマ3 機械学習基礎1 人工知能を構成する技術 “機械学習” について、仕組みを丁寧に説明します ( 教師無し学習、教師有り学習、強化学習等)。
テーマ4 機械学習基礎2 機械学習を様々なデータ(言語・画像等)に適用する際に、データをどのように扱う(特徴設計する)かについて学びます。また、発展的なトピックとしてディープラーニング(自然言語処理、画像認識)についてもその仕組みを簡単に説明します。
テーマ5  AIシステム1
-前回の復習と特徴設計実践-
前半4回分の復習をまとめて行った後に、前半で学んだ理論的知識をフル活用して、いくつかの課題を機械学習で解く(データから特徴を抽出する)フローを体験してもらいます。
テーマ6 AIシステム2
-企画・設計・実装・運用-
様々なシーンにおけるAI技術のユースケースを紹介した後に、AIシステムの企画・設計・実装・運用方法について説明します。
(企画・導入検討プロセス/設計の基本方針と進め方/アーキテクチャの構成パターン/実装の選択肢の整理/実験・評価の行い方等)
テーマ7 AIシステム3
-実践ケーススダディ1-
「ある企業において皆さんが人工知能システムを導入する立場である」という想定で、企画から運用までをケーススダディ形式で実践し、人工知能システムをビジネスに落とし込むスキルを身に付けていただきます。
テーマ8 AIシステム4
-実践ケーススダディ2-
人工知能をビジネスに取り入れている会社では,実際にどのように会社の成長戦略の中で人工知能技術を用いようとしているか、また、皆さんの会社やビジネスで抱える課題を実際に人工知能システムで解決するためにはどうすれば良いか等についてケーススタディやディスカッションを行います。
懇親会
(各回)
講義の振り返りとディスカッション 各回の講義後に30分ディスカッション形式で懇親会を行います。ざっくばらんにみなさんが抱えている課題の共有や、講義で分からなかったところの質疑応答等を行い、しっかり人工知能の基礎を養ってから帰っていただきます。

※受講者の構成により、多少内容を変更する事がありますのでご了承ください。本コースはPCの持参は必要ございません。

その他のコース

以下のコースが用意されております。各コースの詳細は下記リンクからご確認くださいませ。
人工知能ビジネスコース 2日プラン
人工知能ビジネスコース 1日プラン
データサイエンスコース

よくある質問

Q. 1日プラン、2日間プラン、3ヶ月プランの違いはなんですか。

2日間プランがベースのプランになりますが、1日プランも3ヶ月プランも基本的に講座内で触れる内容に大きな違いはありません。しかし、1日プランでは時間の関係上、ケーススタディやディスカッションの時間が短くなります。3ヶ月プランはその逆です。超特急で知識の整理と実践の体験をしたい方は1日プランで、じっくりと腰を据えて人工知能技術をビジネスに落とし込む力を身に付けたい方は3ヶ月プランをオススメいたします。

Q. この講座を受けるとどのくらいのレベルになれるのでしょうか。

講座のゴールは、『人工知能のトレンドと技術を理解しビジネスに応用できる力をつけること』です。人工知能を実業務に取り入れるためのスターターパックとなっており、人工知能のビジネスを始めるためのスタートラインに立てます。

Q. 数学や統計が苦手なのですが大丈夫でしょうか。

大丈夫です。数学や統計の知識を前提とした講義ではありません。必要最低限の知識は講義中にお教えいたします。特に事前に勉強しておく必要はありません。

Q. ビジネスコースなのですがエンジニアが参加する意義はありますか。

あります。人工知能をサービスに取り入れるためにはエンジニアの方のビジネス側の理解がかかせません。機械学習の実装ができるエンジニアは世の中に多くいますが、ビジネスや経営まで考えて人工知能を語れるエンジニアは希少です。特にリサーチャーではなく、現場のエンジニアとして機械学習をプロダクトに取り入れて成果を出したいと考えている人や、現在そのポジションを担っている方にはうってつけのコースかと思います。

Q. 今すぐ人工知能をビジネスにする気はないのですが学ぶべきでしょうか。

その場合でも受講をオススメしています。レオナルド・ダヴィンチの『幸運の女神には、前髪しかない。』という格言をご存知でしょうか。幸運を掴む(幸運の女神を捕まえる)ためには常にチャンスを掴める準備をしていなければ(後ろ髪がないので)掴めない。という言葉です。人工知能の技術も取り巻く環境も凄まじいスピードで変化しています。チャンスが来た時にすぐに人工知能のビジネスを始めることができるように準備をしておくことは非常に大切です。

 

過去のセミナーの様子


『対話形式』で進めていきます。各自の理解度を確かめるためにこちらから質問を投げかけたりディスカッションしたり、インタラクティブに講義が進んでいきます。


その場で出た質問に講師が答えます。パーソナルトレーニングならではの『講義を止めてどんどん質問』し、わからない所はその場で解決してもらいます。


数式が難解な場合は『図』『別の視点からの説明』を使って補足しつつ各自のペースに合わせて講義を進めていきます。

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