製造業では、人口減少や少子高齢化による働き手不足や、熟練技術者の暗黙知化しているノウハウや技術の伝承の難しさ、という課題があります。そこで、そのような課題を解消するためにAI技術の活用に注目が集まっています。しかし、皆さまの直面する具体的な課題は様々であり、特定の局面における応用事例をいくら学んでも目の前の課題解決には当てはめることが出来ないと感じている方も多いのではないかと思います。
AI技術の活用のポイントはAI技術そのものではなく、AI技術を問題解決に使役するデータサイエンティストやその管理者の仕事の進め方にあります。本講演では、データサイエンス・AIプロジェクトでの活動を数多く経験してきた講演者が、AI技術活用のためのコツを大局的な観点からお伝えします。
これからAI技術の活用を検討中もしくは現在進行形でお悩みの方やデータサイエンティストを管理する立場の方に是非ご参加いただければと思います。
- 第1部. AIとは? データサイエンティストとは?
- AI技術に期待できること、出来ないこと
- なぜAI技術を使って問題解決が出来るのか
- データサイエンティストの果たす役割
- データサイエンティストの管理者の果たす役割
- データサイエンティストに必要な素養と教育のためのリソース
- データサイエンスの推進に必要な道具立て
- 第2部. AIによる問題解決のためにデータサイエンティストとして知っておくべき知識
- AIモデル技術による問題解決を取り巻く諸要素の関係性
- モデルとは何か
- AIモデルによるビジネス課題の解決パターン
- データの量と品質がAI技術の選定に与える制約とは
- 実世界への接続方法がAI技術の選定に与える制約とは
- 第3部. 代表的なAIモデル技術の紹介
- 線形回帰
- ロジスティック回帰
- 状態空間モデル
- ニューラルネットワーク
- ディープラーニング
- 決定木
- ランダムフォレスト
- 勾配ブースティング木
- SVM
- 1クラスSVM
案内割引・複数名同時申込割引について
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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
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- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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