AIをビジネスに導入するためには、AI技術の知識に加えてAI活用のためのフレームワークやデータ活用の要諦を理解する事が重要です。本講座の前半では、データの価値と設計に必要な予備知識やトレンドを解説します。後半では、機械学習の基本的な特徴や評価方法について解説し、ディープラーニングを理解するために必要となるニューラルネットワークの基本について簡易な説明を行います。さらに自動分類モデルの作成方法についてハンズオン演習を行います。

1日目

(2019年7月4日 13:00〜17:00)

1. AI と機械学習の基礎概念
   • 人工知能とは
   • 機械学習の仕組み
   • ディープラーニングの衝撃
   • 確認テスト
2. データ活用のフレームワーク
   • PPDAC サイクル
   • ミニ演習
3. AI 活用上の注意点
   • ビジネス活用に立ちはだかる壁
   • プロジェクトの選び方
   • 確認テスト

2日目

(2019年7月4日 10:00〜17:00)

1. ビッグデータとIoT の流れ
   • ビッグデータとは
   • IoT 時代の到来
   • データ活用における課題
2. 活用可能なデータとその特徴
   • ビッグデータの活用領域
   • データ活用領域の広がり
3. 機械学習入門
   • 機械学習の種類
   • 過学習
   • 機械学習の評価方法
4. ニューラルネットワーク入門
   • パーセプトロン
   • 線形分離と線形非分離
   • ニューラルネットワークの仕組み
   • 層を積む意味とは
   • 多層ニューラルネットワーク
5. ハンズオン演習
   • ハンズオン形式で自動分類モデルを作成
6. 講座のまとめ・質疑応答