いざAI・機械学習を使いこなしていこうと思うと、避けて通れないのがAIのシステム化です。AI・機械学習はこれまでのITシステムとは違い、日々新しいデータを取り込み、AIを進化・更新させていきますが、その際にはよくあるトラブルや注意しなくてはならない点がたくさんあります。この講義では、AI・機械学習をシステム化する際の論点を押さえていきます。
| おすすめの対象者 | 「データサイエンス分析プロジェクトの進め方」を受講済みの方 社内やクライアント企業のAI・機械学習プロジェクトに関与する方 |
|---|---|
| 学習形態 | 動画のみ |
| 動画時間 | 41分 字幕あり |
| 期間 | 3か月 |
| 費用 | 10,000円(税込11,000円) |
なぜ機械学習システムが必要なのか？
モデリングフレームワーク
機械学習システムにおけるモデルの位置づけ
よくあるトラブルの例
再生性と再現性をいかに担保するかが重要
アセット化のためのツール
学習時よりも運用時に精度が下がる
再学習のタイミングをいかに検討するか
パイプライン化"
堅田洋資（かただ ようすけ）
株式会社データミックス代表取締役
一橋大学 商学部 統計学・データサイエンス専攻卒業後、University of San Francisco M.S. in Analyticsを修了。米国の大学のデータサイエス修士号を保有する数少ない日本人データサイエンティスト。国内外でデータ分析コンサルタントとして活躍後、2017年にデータミックス設立。
| おすすめの対象者 | 「データサイエンス分析プロジェクトの進め方」を受講済みの方 社内やクライアント企業のAI・機械学習プロジェクトに関与する方 |
|---|---|
| 学習形態 | 動画のみ |
| 動画時間 | 41分 字幕あり |
| 期間 | 3か月 |
| 費用 | 10,000円(税込11,000円) |
| 課題 | 選択式テスト |
| 修了条件 | 全体の得点率60％以上 |
研修実施後の
振り返りはもちろん、
次の改善にむけた示唆出しまで
我々がサポートします。
～研修・eラーニングサービスの流れ～
1.研修の実施
お客さまの状況に
カスタマイズされた
高品質な研修提供
2.振り返り
研修後の
理解度テスト/アンケート/
ヒアリングなどによる、
定性的な効果測定
3.分析と改善
施策効果や
実施後に見えた
課題を分析し、
次の改善に向けた示唆を抽出
「人」の特性に根ざした研修設計と
“やりっぱなし”にしないサポートで
着実な変化を促す
研修・eラーニングをご提供
年間受講者数
約70,000人
※2023年9月末時点
研修提携会社数
120社
※2022年実績
自社運用ラーニングポータルサイト
「Learning Site 21（LS21）」 取扱講座
2,800コース
※2023年9月現在
ノーコードで実践するAI・機械学習
DXの取り組みの中でAI・機械学習の活用の機会は今後ますます増えていきます。 その仕組みや内容に関する共通言語を持ち、簡単な分析であれば実行できるようになれば、DXも大きく推進します。この講義では、極力数式とプログラミングを排して、わかりやすくAI・機械学習のアルゴリズムの仕組みをお伝えします。
Excelで考える業務システム開発入門
業務DXに取り組み、業務効率を改善していくために必要なことは、業務を分析し効率化すべきかフローを特定すること、そして特定した業務を効率化するアイディアを醸成することです。 この講義では、業務分析の考え方、エクセルでできる自動化や効率化のテクニックに始まり、ソフトウェアの基本知識を理解していきます。
知っておきたい生成AIの仕組みと技術
現在急速な発展を遂げている生成AIは日常の様々な場面で触れる機会が増えてきています。 この講座では、そんな生成AIについて、機械学習の仕組みから始まり、ニューラルネットワークの理解、自然言語処理と画像生成AIに関する技術的な発展について学び、理解を深めます。また、生成AIのリスクや課題についても一歩踏み込んだ内容を学びます。 【おすすめの対象者】 業務における生成AI活用を何かしら検討している自治体関係者
