AIジェネラリスト基礎講座（G検定対応）～AIをビジネス価値に繋げるための基礎力を身につけよう～

概要

「AIを使ってビジネス課題を解決して欲しいと言われても、どう考えていいか分からない」「エンジニアを巻き込んでAIを使った開発を進めてほしいと言われても、エンジニアと何を話せばよいか分からない」このような経験はありませんか？

AI（人工知能）を使ったビジネス課題の解決やAI開発の推進には、AIに関する体系的基礎知識を身につけておく必要があります。本講座では、AIの最先端技術の原理・技術が生まれた背景の解説、加えて実際に使われる基礎理論や手法の概要を学習します。講義および確認テストにより短期間で体系的な理解ができるカリキュラム構成となっています。

AI関連のニュースやテクノロジーベンダーに踊らされず、AIを使ったビジネス課題の解決ができる人材になるための足掛かりとして本講座をご活用ください。

スキルアップAIでは、現場経験豊富なスタッフの知見や産学官連携により、AIに関連する知識や技術の「何をどこまで学べば良いのか」を定義しています（「スキルアップAIの講座マップ」を参照）。「AIジェネラリスト基礎」講座は、エンジニアだけではなく企画職をはじめとした「AIに関わるすべての方」に、「AI時代の教養」を身につけていただく講座です。

受講プラン

-通常プラン　① 8時間の講義　② 講義スライド

-G検定対策プラン　③ G検定模擬試験1回　④ G検定受講費用（直近の受験に限る）

※受験者登録は「日本ディープラーニング協会 資格試験専用Webサイト」から別途必要です。

G検定とは

日本ディープラーニング協会（JDLA）主催の資格試験。AIの俯瞰的知識の有無や、適切な活用方針を決定し事業応用する能力を測ります。JDLAでは、2020年までに10万人規模でAIジェネラリストを輩出することを目指し、知識面から育成を支援する活動に取り組んでいるため、G検定の出題内容もビジネスの現場で役に立つ知識に焦点を当てた出題となっています。詳細はJDLA公式ページをご確認ください。

【試験実績】

第１回目　

2017年12月実施　823名/1,448名　合格者率56.8％

第２回目

2018年06月実施　1,136名/1,988名　合格者率57.1％

第３回目　

2018年11月24日　実施予定

カリキュラム

【人工知能（AI）をめぐる歴史と動向】

① 人工知能／機械学習／深層学習という言葉の意味

② チューリングテスト

③ AIブーム

第一次AIブーム～探索と推論の時代

○ 探索と推論　○ 探索と推論

第二次AIブーム～エキスパートシステムの時代

○ 探索と推論エキスパートシステム　○ 探索と推論エキスパートシステムの限界　○ 探索と推論自然言語　処理とシンボルグラウンディング問題　○ 探索と推論フレーム問題と弱いAI、強いAI

第三次AIブーム～深層学習の時代

○ ISLVRC2012　○ ビッグデータとGPUの性能向上　○ 具体的事例　○ シンギュラリティの到来

【基礎数学】

① 微分

② 線形代数

③ 確率・統計

④ 演習テスト

【ディープラーニング】

①基本概念、概要

○ パーセプトロン　○ ニューラルネットワーク

② 具体的理論、手法

○ 種々の活性化関数　○ 順伝播　○ 勾配降下法　○ 誤差逆伝播法　○ 勾配消失　○ 過学習　○ CNN／RNN　○ GAN

③ 応用分野

○ 画像認識　○ 音声認識　○ 自然言語処理　○ 時系列解析（需要予測等）　○ 異常検知

【ビジネスへの適用を見据えて】

① 一般的なAI案件の流れと注意事項

② 産業への応用、法律、倫理、現行の議論

＊カリキュラムは若干変更になる場合があります。

キーワード

Docker、sckit-learn、Flask、Digdag、AI

前提知識

前提知識は不要です！

カリキュラム内にはAIに関連する技術の理解に必要な数学も含まれていますが、前提知識がなくても理解できるように解説いたします。またAIの最先端技術がどのような原理で成り立っているのか、AI関連の技術がどのようにして生まれたかなど、背景の説明からスタートするため、事前学習は不要です。

受講後のゴール

• AIの俯瞰的知識

AIができる事・できない事を説明できるようになる

• AIを活用したビジネス提案力

AIを業務に適用するための提案ができるようになる

• G検定合格水準の知識

G検定に合格するレベルの知識が身につく

事前準備

特にございません。

講師

S Akematsu

東北大学理学部数学科卒業。個人事業を経て、高専向け学習塾「ナレッジスター」の経営などを行う教育特化型企業「合同会社Haikara City」を創業。現在、高専教育、社会人向けIT教育、WEB教育コンテンツの発信等を主に行う。著書 線形空間論入門 。現在は、画像解析システムの研究開発企業に対して、DeepLearningに関する数理コンサルティング、数学指導なども行う。

会場へのアクセス方法

アットビジネスセンター大阪梅田（西梅田MIDビル）707号室

〒530-0002 大阪府大阪市北区曽根崎新地2-2-16　西梅田MIDビル7・9階

※ 桜橋の交差点にあるビル。1階に三菱東京UFJ銀行が入っているビルです。

受付・入場時間

開始の15分前から

当日のお持物

筆記用具 (紙面でのテキストをご用意しております）

銀行振込、領収書・請求書

銀行振込をご希望の方は、HPからお申し込みください

領収書 【Paypalでお支払いの場合】 PayPal発行の受領書が領収書となります。 受領書ページは、PayPalの支払い完了ページで「印刷用受領書を見る」をクリックすると表示されます。 （当社よりの重複しての領収書発行は行えません)

請求書が必要な方は、HPからお申し込みください

備考

• 長時間ですので、ところどころ休憩を挟みます
• 勉強会内容を撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください
• 個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします
• 講義コンテンツは全てスキルアップAIに帰属していますので、複製はご遠慮ください

運営団体

https://www.skillupai.com

講座に関するお問い合わせは、info@skillupai.com までお願いいたします。