AI研修 全体像理解編【機械学習・深層学習を理解する】

AIがどのような技術から構成されているか理解し、活用方法を考える

本研修では、AIの根幹を担うの技術やその仕組み、活用方法について学ぶことができます。近年、発展が目覚ましいAI技術は、今後企業が発展していくうえで重要な技術となることが予想されます。AI技術における学習手法の仕組みや特徴、どのようなことができるかを理解することで、今後自社が発展していくためのAI活用方法を考えられるようになります。

リスキルIT研修3つの特徴

すべての研修が料金一律

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「もっと研修を」をコンセプトとしたリスキルでは、研修を実施しやすい環境づくりのために、明瞭価格で研修をご提供しています。

実践的で高品質な研修

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講師陣は豊富なビジネス経験と講師経験を併せ持っており、一社研修での講師満足度は5段階中、平均4.75という高水準を実現しています。

安心の研修準備フルサポート

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研修日の運用のみではなく、研修準備のサポートも受けることができます。例えば、研修で使う教材・備品は一式郵送で手元に届きます。そのため、研修の準備時間を減らしながらも良質な研修が実施できます。

AI研修 全体像理解編はオンライン研修に対応しています

研修コード:100395   更新日:

AI研修 全体像理解編の狙い

AIの全体像やその中核を担う学習手法についての理解を深め、自社での活用方法を考えられるようになります。

本研修の対象

基本的な研修対象は以下のとおりです。研修により調整できるため、まずはお問い合わせください

AIを活用したいと考えている方、ビッグデータの活用方法を探している方

AI研修 全体像理解編を実施すると

  1. AIの全体像について基礎から理解できます
  2. AIの中核を成す技術の仕組みを理解できます
  3. 自社でのAI活用方法を考える力を身につけられます

リスキル AI研修 全体像理解編の概要

本研修では、AIについて全体像から具体的な学習手法まで体系的に理解した上で、自社での活用方法を考えることができます。AIの概要や発展の歴史といった基本事項はもちろんのこと、その中核をなす学習技術の仕組みや実生活での活用例について、本研修では理解を深めていきます。

本研修の基本テーマは機械学習・深層学習の概要を理解できるようになることです。これらの技術は今後もAI発展の中核技術になることは間違いなく、発展も期待できます。また、深層学習に関連する生成AIについても研修で理解を深めていきます。

加えて、AIについて理解を深めた上で自社での活用例を考えることで、今後の会社の発展につながるようなAI活用方法を考える力を養うことができます。

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難度を下げ、ビジネス活用のためにできること、できないことを中心に理解する研修をお探しの場合は、ビジネス活用のためのAI基礎理解研修をご覧ください。

本研修 3つの特徴

1. AIの全体像について基礎から理解できる

AIの全体像や発展の歴史について確認していきます。概要を掴むことができるため、AIに関する議論を理解できるようになります。

2. AIの中核を成す技術の仕組みを理解できる

AIの中核を成す機械学習、深層学習について詳しく理解していきます。学習の仕組みを理解することで、AIに何ができるのかを掴むことができます。

3. 自社でのAI活用方法を考える力を身につけられる

自身の業務や自社のシステム、取り扱っている商品やサービスにAI技術を活用できないかグループで考えていきます。研修中に検討することで、会社の発展につながるようなAI技術の活用方法を考えられるようになります。

想定研修時間

7時間 (変更が可能です)

AI研修 全体像理解編カリキュラム

下記、研修カリキュラムを元に、他研修を組み合わせてのアレンジにも対応しています。別途料金はかかりませんのでご安心ください。

1. AIの全体像 【ゴール】AIの全体像について理解する
  • 【ワーク】身の回りのAIで思いつくもの
  • AIの定義 [AIとは/強いAIと弱いAI]
  • AIの歴史 [第一次AIブーム(1950年代後半~1960年代)/第二次AIブーム(1980年代~1990年代)/第三次AIブーム(2000年代~現在)]
  • AI技術の全体像
  • 中核技術 [ベイズ統計/機械学習/深層学習/生成AI]
  • AI向けのプログラミング言語やフレームワーク [プログラミング言語/フレームワーク]
  • 【ワーク】ITとAIの違い
2. 機械学習 【ゴール】機械学習の原理と様々な手法について理解する
  • 機械学習(マシンラーニング)とは [機械学習にできること/機械学習以前/データによる学習の発展]
  • 機械学習が扱う問題 [回帰/分類]
  • 3種類の学習 [教師あり学習/教師なし学習/強化学習]
  • 機械学習の仕組み [機械学習の基本/民泊の宿泊料金/回帰/特徴量]
  • データ量の重要性と扱い方 [データ量の重要性/データの整形/テストデータ]
  • アルゴリズムの種類 [K近傍法/決定木/サポートベクターマシン]
  • 機械学習の例 [確度の高い見込み客の選択/販売予測]
  • 【ワーク】機械学習の活用場所
3. 深層学習(ディープラーニング) 【ゴール】深層学習の原理や特徴について理解する
  • 深層学習とは [深層学習とは/深層学習の特徴・出来ること]
  • ニューラルネットワーク [ニューラルネットワークとは/パーセプトロン]
  • 階層型のニューラルネットワーク [ニューラルネットワーク/複雑な計算ができる]
  • 深層学習の仕組み [ディープニューラルネットワーク/順伝播/逆伝播]
  • 【ワーク】順伝播を試してみる
  • 分類の出力データ [出力イメージ/確率分布]
  • 転移学習 [転移学習とは/転移学習のメリット/その結果何ができるか?/実装イメージ]
4. 自然言語処理と画像認識 【ゴール】自然言語と画像認識の概要について理解する
  • 深層学習への入力データ [数字に変換できる情報/自然言語処理と画像認識への応用]
  • 自然言語処理 [自然言語とは/自然言語の入力/アルゴリズム/自然言語処理の活用場面]
  • 画像認識 [画像認識とは/入力データ/畳み込みニューラルネットワーク(CNN)/出力結果/学習プロセス/画像認識の活用場面]
  • 【ワーク】深層学習の活用場所
  • 深層学習の活用例 [アンケートによる感情分析/製品の欠陥検出]
5. 生成AI(GAI) 【ゴール】生成AIの基本とその活用方法について理解する
  • 生成AI(GAI)とは [生成AIとは/生成AIの特徴・出来ること]
  • 文章生成AIの概要 [文章生成AIができること/文章生成AIの学習方法]
  • 文章作成AIの実例 [ChatGPT/学習のポイント/使用情報ポイント]
  • 画像生成AIの概要 [画像生成AIの学習/敵対的生成ネットワーク]
  • 画像生成AIの実例 [画像情報の足し引き/DALL-E]
  • 生成AI利用時の注意 [確率での生成/活用場所の注意]
6. 自社でのAIの活用を考える 【ゴール】自社でのAI活用を考える
  • AIビジネス利用上の注意 [確率論が前提/100%を求める時はITを利用する]
  • データの収集 [とりあえず取っておくという発想/ビッグデータを活用できるサイト/社内データ]
  • 【ワーク】自社でのAI活用を考える [現状の課題の洗い出し/課題設定/具体的なAIアイディアを固める]

研修金額

料金一律の明瞭価格で一社研修を実施することができます。想定研修時間と概算人数の情報のみで見積りをすぐにお送りします。

  • 後からの人数変更も無料で対応しています
  • 研修のアレンジにも追加料金はかかりません
  • オンライン研修でも追加料金無し。急遽変更でも料金変わらず対応可能です

AI研修 全体像理解編参加者の必須条件

特になし

研修提供地域

日本全国およびオンラインで研修を提供中
北海道,青森県,岩手県,宮城県,秋田県,山形県,福島県,茨城県,栃木県,群馬県,埼玉県,千葉県,東京都,神奈川県,新潟県,富山県,石川県,福井県,山梨県,長野県,岐阜県,静岡県,愛知県,三重県,滋賀県,京都府,大阪府,兵庫県,奈良県,和歌山県,鳥取県,島根県,岡山県,広島県,山口県,徳島県,香川県,愛媛県,高知県,福岡県,佐賀県,長崎県,熊本県,大分県,宮崎県,鹿児島県,沖縄県

AI研修 全体像理解編のよくあるご質問

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当ページの研修はAI研修 全体像理解編の一社研修です。その他の研修や関連研修は下記より確認ください。

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