本セミナーはAIビジネスに欠かせないプロジェクトマネージャーを「AIプランナー」と称し、「AIの導入を推進できる人材」を育成することを目的としています。本セミナーを受講することにより、AIの概要から、AIビジネスの今、そしてAIプロジェクトの進め方までを一気通貫で学んでいただくことが出来ます。
　「AIといっても何から始めたら良いかわからない」「AIの自社での活用を進めたい」といった経営者の方や、担当者の方の声に応える内容となっております。本セミナー受講にはプログラミングの知識は必要ありませんので、お気軽にご参加ください。

1. AI TOKYO LAB株式会社の紹介
2. AIの歴史と現在地
   • はじめに<人工知能と未来社会>
   • #020年なくなる仕事とは?
   • 脳細胞数 VS AIのトランジスタ数
   • 指数関数的な進化の意味とは?
   • 人間のIQ VS AIのIQ
   • 人工知能は人間の知性に勝るか?
   • AI(人工知能)とは何か?
   • AIを定義してみよう
   • 人工知能の歴史
   • AIを分類してみると
   • 機械学習(強化学習)の活用イメージ
   • ディープラーニング(深層学習)の活用イメージ
   • 強いAIと弱いAI
3. AI基礎知識
   • コンピューターとヒトの違い
   • ディープラーニングの何がすごいのか?
   • なぜ今ディープラーニングなのか?
   • ディープニューラルネットワークの例
   • GPUとは何か
   • GPUの得意なこと
   • GPUの活用を知る
   • ディープラーニングの種類
4. AIのビジネス活用の現状と今後の展望
   • 世界のAI市場規模予測
   • 日本のAI市場規模予測
   • 農業×AI
   • 教育×AI
   • 物流×AI
   • 住宅×AI
   • IoT×AI
   • AIと人間のデザイン比較
   • 今後は二極化されるサービス形態
   • AIのボトルネックとは?
   • 人とAIが共生する4つの未来シナリオ
5. AI活用事例と技術概要
   • データ種類別での事例紹介
   • 急速に進化する画像向けAI
   • AIカメラを用いた店舗向け動線分析
   • 音声・言葉のAI活用事例
   • データのAI「Predix」
   • AI活用の今後
6. AI活用プロジェクトの進め方
   • 計画について
   • 分析・設計について
   • データ収集について
   • 運用保守について
   • AI活用プロジェクトの進め方-具体例
   • AIが向いているケース
   • AIと人の役割分担
   • データを準備しよう
   • AI活用プロジェクトの体制例
   • AIベンダー選定時の主要な注意事項
   • AIプロジェクトのアーキテクチャを考える