貴社の生産性向上に直結するように、AIカリキュラムを最適化
AI の先進的研究を行う東京都市大学メディア情報学部-大谷紀子教授と、AI講座で600名以上の受講実績を誇るStudy-AI のコラボが誕生しました。1995年からのIT革命、 2005年からのスマートフォンの爆発的普及。 そして2015 年からの AI（人工知能）の台頭。 今、人類は10 年というとてつもなく短いスパンで技術革新が起こる時代に突入しています。 そんな中、AI が活用できる人材の確保、育成は深刻な課題となっており2020 年には約5万人の不足が予測されています。 そうした社会的ニーズを背景に、企業が2018年すぐにAIを活用できる人材育成を目指し本研修を提供します。
AIを活用する企画がどんどん上がってくる。
BEFORE
- （社長→企画部長） 何かもっと”革新的な”企画ないの？ AIとか、何か話題になってるじゃない。
- （社長→企画部長） 提案するのは良いけどイメージが湧かないんだけど？うちの社員は誰かやれるって言ってるの？
AFTER
- AIによる自社製造ラインの異常検知
- ドローンによる測量自動化
- 自動文章生成によるコンテンツの生産性向上
- Etc..
AIは既に「どう活用するか？」のフェーズに入っています。 企業は現時点で出来る事を正確に把握し活用しなければなりません。 SFのようなAIはまだずっと先の事です。 けれど、2017年までに進歩したAI技術だけでもほぼすべての業界にイノベーションを起こすことが可能です。 ビジネスとしての気づきと実行を起こすのは、他社でなく自社であるべきではないでしょうか。
- （社長→企画部長）企画が山のように来るじゃないか！ どうなってんだ？
- （社長→企画部長）今すぐできそうだ、早速担当部署の責任者集めて！
【AI基礎研修コース】アウトプットの為のインプット
アウトプット
- ”人が行う作業” の置き換えによる生産性向上
- 自社の顧客ニーズを捉えた売上創出
インプット
- AI（数学、プログラミング、基本的な考え方）
- 事例と研究（他社成功事例、業界、海外、論文、研究成果）
- ビジネスとして活用するためのスキル（デザインシンキング、AIDAMA）
- 自社の生産性向上のための企画立案
- 企画推進時にベンダーやアライアンスと調整をする為の知識と知見
- 実装技術
これらを念頭に置いた上で最適なインプット→アウトプットが出来るようカリキュラムを組みます。
モデルケース 3H×5回 ※業界や貴社事業に沿ったコンテンツにカスタマイズ可能です。
| 1回目 |
【インプット】AIの基礎知識 2H・AIの基礎知識 – AIの定義と歴史 – 探索による問題解決 – 知識表現と推論 – 学習 ・進化計算アルゴリズム – 遺伝的アルゴリズム – その他のアルゴリズム – 応用例(自動作曲など) ・最近の話題 【アウトプット】自社事業におけるAI活用の可能性 1H |
|---|---|
| 2回目 |
【インプット】ディープラーニングの基礎知識 2H・ニューラルネットの基礎知識 – ニューラルネットの歴史と概要 – ニューラルネットの順伝播と順伝播における行列演算 – 線形回帰と統計の手法 – ニューラルネットの誤差逆伝播 – 誤差の算出、誤差逆伝播 ・全結合層の学習、学習の詳細 ・DeepLearningの種類と流行要因（CNN、RNN、LSTM） – CNNの学習と順伝播における行列演算 – 最新のCNNモデル（AlexNet、GoogLeNet、ResNet） – クラウドサービスを使った画像認識 ・ビジネス応用事例の紹介（異常検知、Iotとの連携、物体認識、顔認識） 【アウトプット】自社事業におけるAI活用の可能性 1H |
| 3回目 |
【インプット】AI開発の模擬体験 2H・チャットボットの歴史と概要 – チャットボットの種類と仕組み（LINEボット、Twitterボット、独自ボット） – チャットボットの技術要素 – 最近のトレンド(サービス動向/技術動向) – アカウント. エージェント作成 – インテント/エンティティ – プレビルドエージェント：Small Talk – dialogflow(旧API.AI): マシンラーニング ・Line Bot – Fulfillmentの準備: GCPのアカウント作成 – デモソースのダウンロード – デモソースをGCPへデプロイ – 動作確認 – デモソースのカスタマイズ 【アウトプット】自社におけるAI開発の実現性をディスカッション 1H |
| 4回目 |
【インプット】最先端技術・応用技術の把握 2H・DeepLearningを使った自然言語処理 チャットボットのセットアップ – API トークンの取得 実際に作ったslackbotの紹介とその仕組みの解説 – 自然言語処理の基本 – 自然言語処理の目的(会話、分類、パターンマッチ、検索エンジン) – 形態素解析（N-gram、Bag of Words、TF-IDF、応用例） – 自然言語をDeepLearningを使って解析する（Word2Vec、doc2vec、RNN、LSTM） – 応用例のデモ：slackbotで定期的にニーチェっぽいポエムが流れるようにする – mnist の手書き文字認識 – 構築済みモデルによるテスト – モデルによる精度、結果の差異分析考察 – 中間層の可視化 – 転移学習とFine-tuning【アウトプット】自社におけるAI開発の実現性をディスカッション 1H |
| 5回目 |
【インプット】実践体験を通したビジネス課題 2H・IotとAIの組み合わせによるソリューション – Iotの代表事例と技術概要 – 代表的な技術の説明（BLE、センサー）とハードウェアの基礎 ・ミニドローン制御によるAI ×IOTの実装と実演 – Node.jsとBluethoothよるドローン制御概要、プログラミング実装 – 手書き文字認識による ドローンのAI着陸制御 ・先端技術を取り入れた革新的企画の立案手法 – デザインシンキングによる立案手法 – AIDAMA（消費行動）を捉えた立案手法 【アウトプット】自社におけるAI活用企画を立案する。 |
代表講師
大谷紀子教授
大谷 紀子 (OTANI Noriko)
東京都市大学 メディア情報学部 情報システム学科 教授
博士(情報理工学) [2006年 東京大学]
■所属学会
人工知能学会 ,進化計算学会 ,情報処理学会 ,電子情報通信学会 ,日本AI音楽学会 ,土木学会 ,AAAI
■好きなもの
バイク，車，北海道，ペンギン，シュークリーム，中島みゆき
教材紹介
極力難しい数式を使いません。「大きな概念」をはじめにご説明し、ストーリーを把握して頂いたうえで「詳細の在処」をお知らせします。
本研修が目指す成果
担当部署（担当者）をイメージしてタスクに落とせないと企画は動かない。
何を当たり前のことをと言われるかもしれません。 しかしながら、当事者意識を持って企画案を書ける社員がいる企業は恵まれているのではないでしょうか。
- 「AIで何が出来るのか？」から「自社でどうAIを活用するか」へ。もし自社の社員が、「じゃあこのAIの部分はどの部署がベンダーコントロールするの？開発費は？誰が担当するの？」 といった質問にまで即答できる提案をしてきたならばどうでしょうか。 勿論、経営者でない一般社員の想像力や経営の見通しには自ずと限界があります。 社員の”やる気”や”スキル”に後押しされて、経営者自身が革新的な事業戦略に着手頂けること。 AI時代に世界から、アジアから、あるいは他社から大きく立ち遅れずに先陣を切って頂けること。 それが本研修の目指す最終成果です。
価格
価格
30万円/名
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講座内容 |
3H×5回（研修担当者との丁寧なヒアリング（無料）によりカスタマイズが可能です。） |
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推奨人数 |
20～50名 |
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講義風景 |
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※研修用パソコンの貸し出しも可能です。
研修中に無料で自社試作品が開発ができる！ 4月15日迄にお問い合わの数社限定、無料キャンペーン実施中。
研修期間中に御社又はご担当者のアイディアのプロトタイプ製作が可能です。 1人～2人のエンジニアが、ご担当者とコミュニケーションを取りながら事業実現への道筋がイメージ出来る所迄を目指します。勿論、状況によってはベータ版まで製作できてしまうかもしれません。
例1： チャットボット
例2： OCR画像認識
例3： 設備機械の異常・故障予知
例4： 社内問い合わせ対応
※まずは気軽にお見積り、お問い合わせください。（無料）
※通常2営業日以内にお見積もり、ご返信いたします。