AI・人工知能をゼロから作る! Pythonのライブコーディングで学ぶ機械学習の仕組み【初心者向け】

AI・人工知能のニュースに踊らされていませんか?SF小説的なイメージから脱却して、現実的な視点でAI活用を検討できるようになりましょう!

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AI・人工知能をゼロから作る! Pythonのライブコーディングで学ぶ機械学習の仕組み【初心者向け】

What You Will Learn!

  • AI・機械学習の仕組み
  • 一般的なプログラムとAIプログラムの違い
  • AIを使うべきタスクとそうでないタスクの見極め
  • AI開発の進め方(作業工程)
  • AI開発特有のリスクとその対処法
  • AIが精度100%を保証できない理由
  • AIの精度を向上させるために必要な作業

Description

AI(人工知能・機械学習)とは、「データから生成されたプログラム」のことです。2時間30分に及ぶ本講座のすべてのレクチャーは、この言葉の真意をお伝えするために設けられています。


この講座を作った理由

近い将来、AIは普及が進んで無視できない技術になっていく一方で、誤解されやすい技術でもあります。この講座は、AIの開発者・研究者 ”以外の” 方々に、AIの仕組みを正しく理解してほしいという想いから作りました。


AIをテーマにした講座の多くは、エンジニア(プログラマー)を受講者として想定しています。その為、プログラミング経験のない方々にとっては、難解でとっつきにくい内容になりがちです。一方、非エンジニアを対象とした講座は、AI導入の効果についてビジネス上の観点から抽象的に説明するものが多く、AIプログラムの実体をイメージできず納得感に欠けます。


本講座は、この両者のギャップを補完するように構成されています。企業・組織の経営層や、業務カイゼンを推進するリーダーなどの非エンジニアを対象としつつも、AIプログラムの作り方について、ライブコーディング(プログラミング作業の実演)を通じて極めて具体的に解説しています。


Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、XGBoost、Jupyter Notebook など、誰でも無償で使用できるオープンソースのプログラミング言語やツール群を駆使して、AIプログラムを、ゼロから運用可能なレベルまで作り込んでいく全工程を収録しています。ひとつひとつの作業について、その「目的」や「理由」を丁寧に解説しながら進めていますので、これらの言語やツールをご存知ない方でも問題なく理解できます。


本講座はプログラミング方法について学ぶ事を目的としておりません。開発環境の構築方法やプログラミング言語の文法、実装上の注意点など、ITエンジニア向けのトピックは意図的に省略しています。



この講座を修了すると

自らの業務を振り返って、以下の問いに答えられるようになっています。

・自分が担当している業務プロセスのどこにAIがフィットしそうか?

・どれくらいの費用対効果が見込めそうか?

・導入するうえで、どういうリスクがあるか?

・どういう段取りで、AI開発を進めていけば良いか?



昨今のAIブームについて

なぜ、ここ最近AI・人工知能が巷を賑わせているかご存知ですか? それは、今までIT化の範疇外と考えられていた様々な業務・作業をこなせる可能性を秘めた、汎用的な技術だからです。


[ AI活用の事例 ]

  • カメラに映っている人物の顔から、ID・パスワードを使わずに利用者を認証する

  • 文章を別の言語に翻訳する

  • 音声データから文字起こしする

  • 天気・気温、周辺のイベント情報などの多様なデータから、商品需要を予測して仕入れ量を最適化する

  • 生産設備のモーター音から、故障の前兆を検知する

  • レントゲン写真から、患部を特定する

  • データセンターに設置されている各種センサーを使って、空調設備の消費電力を最小化する

  • 顕微鏡画像から、ブランド品の真贋を判定する


これらはほんの一例です。様々な分野や業種に応用事例があります。

AIのSF小説的なイメージから脱却して、現実的な視点でAI活用を検討できるようになりましょう!


Who Should Attend!

  • 業務改革・カイゼンを担う立場にある経営者・リーダー
  • AIや機械学習について漠然とした理解しかなく、不安を感じている方
  • Pythonを使ってAI開発にトライしてみたい方

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Tags

  • Artificial Intelligence

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