ディープラーニングを使用した人工知能開発について、主にビジネスで取り組む上での注意点を念頭に 置いた解説を行います。人工知能に関する概論のほか、ディープラーニングによる開発特有の注意点、工数・費用の 見積もり方法や評価方法、リスク管理など、人工知能システム開発プロジェクトを回すために必要な知識と、人工知能に 関する知的財産権の現状など、実際の開発者ではなくとも、開発を外注するために必要になる知識を紹介します。

1. ディープラーニングとは
   1. 人工知能研究史概略
   2. 2017年時点、「AIを作る」とは何を指すのか
   3. ディープラーニングとは何か
2. 人工知能システムについて
   1. ニューラルネットワークとエキスパートシステム
   2. 機械学習
   3. システムとしての人工知能
3. ニューラルネットワークによる画像処理
   1. ニューラルネットワークの入出力
   2. 畳み込みニューラルネットワークとは
   3. 画像認識と物体検出の違い
4. ディープラーニング案件を回す
   1. ディープラーニング案件の開発ステージ
   2. 人工知能システムの要件定義
   3. システムインテグレーションの必要性
5. 人工知能開発の見積もり方法
   1. 工数を見積もる際の注意点
   2. インフラ費用を見積もる際の注意点
   3. 人工知能開発特有の開発リスクについて
6. 人工知能の検収方法
   1. 人工知能の性能評価
   2. 契約上の検収条件と性能向上のモチベーション
   3. システムのバグか人工知能のバグか
7. 人工知能には難しい問題
   1. 直接学習が不可能な問題のクラス
   2. 計算能力が足りない問題のクラス
   3. 解決方法が見つかっていない問題のクラス
8. 人工知能の知的財産権について
   1. 人工知能の作成するデータの知的財産権
   2. 人工知能を構成する要素の知的財産権
   3. 人工知能による知的財産権の侵害
9. ディープラーニングビジネスの今後
   1. 人工知能の本当の可能性
   2. 悪いプレイヤーを見抜く方法
   3. ディープラーニングビジネスの健全な発展のために
• 質疑応答