概要

人工知能とはどの様に発展してきたか、またどのような仕組みなのかを学びます。
機械学習からディープラーニングの仕組みついて理解をします。

また、ディープラーニングから、最近話題になっている生成AIの概要についても学びます。

AIで実現できること出来ないことを理解します。またAIを開発するために必要な事項も解説いたします。
生成AIをビジネスにどのように利用できるかや、利用上の注意点についても解説します。

プログラミングの知識の無い方でも受講できます。

G検定対策受験を目指す方にもお勧めの講座です。

目的

  • 人工知能の概要を学ぶ
  • ディープラーニングの仕組みを学ぶ
  • 生成AIの仕組みを学ぶ
  • 人工知能開発に必要な事項を学ぶ

対象者

  • 人工知能の仕組みを学びたい方
  • ディープラーニングの仕組みを知りたい方
  • G検定試験合格を目指す方

基本日数

1日（カスタマイズ可能）

※Pythonプログラムによる実習はありません。（デモあり）

研修内容詳細

第1章 AI とは 
　1.1  強いAI/弱いAI 
　1.2  汎用AI/専用AI
　1.3  データの重要性 
　1.4  AI/機械学習/ディープラーニング 
　1.5  AI ができること・できないこと 
　1.6  AI 研究の歴史 
　1.7  機械学習とは . 

第2章 教師あり学習 
　2.1  分類/回帰
　2.2  決定木 
　2.3  ロジスティック回帰
　2.4  SVM
　2.5  ニューラルネットワーク
　2.6  最小二乗法
　2.7  アンサンブル学習

第3章 教師なし学習 
　3.1  クラスタリング 
　3.2  k-means

第4章 評価 
　4.1  訓練データ/検証データ/テストデータ
　4.2  ホールドアウト検証
　4.3  k-分割交差検証
　4.4  評価指標

第5章 ディープラーニング 
　5.1  ニューラルネットワーク
　5.2  単純パーセプトロン
　5.3  多層パーセプトロン
　5.4  ディープラーニングの理論 

第6章 AI の実用例 
　6.1  CNN
　6.2  RNN
　6.3  オートエンコーダ 
　6.4  GAN
　6.5  Attention
　6.6 Transformer

第7章 生成AI 
　7.1  生成AIとは
　7.2  近年の動向
　7.3  ChatGPT 
　7.4  生成AIをビジネスに活かす
　7.5  生成AIの利用上の注意