AI人材育成講座 エンジニア編 応用 – 公益財団法人 九州先端科学技術研究所

AI人材育成講座 エンジニア編 応用

ふくおかAI・DXスクール 令和4年度 受講者募集中

Lv3. AIビジネスを体感し、実務で活躍できる人材へ
【チーム開発】AIサービス開発コース

チームでAIサービス開発を実践する中級者向けの研修です。

事前にEラーニングを用いて要件定義のノウハウを学び、1チーム3~5名のプロジェクトチームでAI開発の一連の流れを体験することで、実務で直接活きるスキルを身に着けます。

全てオンラインでの開催です。全国どこからでも受講頂けます。

コース目的

AI実装による経営課題の解決を行える人材の育成

具体的には下記のスキルを習得することが必須となります。

1

AIプロジェクトの
設計・進行時に
必要なスキル
を習得する

プロジェクトの設計 → プロジェクトの進め方 →
AIシステムの実装 → 報告書の作成など

2

最新の技術動向まで
キャッチアップ

AI関連技術講座、
AIビジネス講座のEラーニングを用意

概要

対象者 ユーザー企業の情報システム部門、IT企業のシステムエンジニア・プログラマー
前提知識 『ビジネス編 基礎』修了後に相当するスキル
※データ分析の経験がある、またはノウハウやスキルを習得していること
研修期間 3ヶ月
総学習時間 総学習時間50時間
Webinar14時間、e-Learning16時間、個別開発20時間
定員 20名

受講料

福岡市内に在住の方
福岡市内に通学中の⽅
福岡市内に拠点のある企業に勤務の⽅

68,000円(税込)
一般
136,000円(税込)

応募締切

20221130日(水)17:00
定員20名:先着順

開催日程

Webiner
オリエンテーション: 13:00~15:00
DAY1〜3: 13:00〜17:00
2022/12/2(金)、12/16(金)、1/13(金)
2023/1/27(金)
e-Learning 2022/11/14(月)~2023/2/14(火)

スケジュール

スケジュール

研修実施手法

チーム開発Webinarの実施形態 個人開発期間の実施形態
講師+全員参加のZOOMルーム
オリエンテーションや全体の注意事項など
事務連絡が主な用途。
各チームで役割分担した内容や開発推進を
実施していきます。
不明点の質問や情報共有は、
Slackの各チームチャンネルと講師質問用チャンネルを用いてコミニケーションをします。
運営体制:質問対応は講師が兼務
講師+チームごとのZOOMルーム
講師が30分ずつ回り、ディスカッションを行います。
それ以外の時間はチームで情報共有や方針策定。
運営体制:講師2~3名、TA1名

実施の流れ(Webinar + e-Learning)

  • STEP.01事前準備
    ・Eラーニングの学習アカウントを発行
    ・質問用チャットのチャンネルに招待 (Slack)
    ・プロジェクト型研修の全体像の説明
    ・アンケートを元に受講者を3~5人1グループへ編成
    ・作業環境の設定
  • STEP.02約1ヶ月
    E-Learningで予習
    ・e-Learningを使用し、AIプロジェクトの事例学習と企画整理のワークを行なっていただき、要件定義の練習
    ・AIに関連する技術講座もご用意
  • STEP.03約2ヶ月
    グループ開発の実施
    ・1回4時間のウェビナーを全4回実施 (初回はオリエン(テーマ・開発環境設定)、1・2回目はメンター付き開発、中間報告、3回目は成果発表会)
    ・Webinar外の時間で各自AIモデルの開発を行う
  • STEP.04成果発表会
    ・最後のWebinar開催時に成果発表会を実施
    ・テーマに対するアプローチや最終的な精度などを発表し、修了

開発テーマ(仮)

  • テーマをグループごとに選び、データ分析業務の一連の流れを体験
  • 早く開発が終わったチームは複数テーマに取り組む
自動栽培
システム

難易度★★☆
想定時間:10時間

環境に適応して、植物を自動で栽培する

ハイライト映像
自動作成

難易度★★☆
想定時間:10時間

長時間の映像から自動でハイライト映像を作成する

料理提案
システム

難易度★★☆
想定時間:12時間

さまざまな条件から、レシピを提案する

チャットボット
検索システム

難易度:★★★
想定時間:20時間

社内データを効率よく検索する

開催内容

ゴール

AIサービス開発に必要なスキルを習得する
ビジネスの課題を整理し、対応した最適な手法を選択し、モデルを開発できるようになる

安心のフォロー体制

  • Eラーニングの動画は、受講終了後約1ヶ月はいつでも動画が視聴できますので、隙間時間での繰り返しの学習が可能です。
  • 受講期間中はチャット(Slack)で質問し放題で、疑問点はすぐに解決できます。
  • 講師はAI開発案件に携わる実務経験豊富なため、ビジネス現場で使えるスキルが学べます。

Webinar(4日間)

  • Webinar当日はグループで開発方針や情報共有を実施
  • 次回Webinar時までに個人ごとにグループ内でのタスクを設定し、開発を推進
オリエンテーション
グループ分け
分析計画を立案する
ワークショップ

  • グループ・テーマの設定
  • 開発環境の構築

グループ・テーマ本決定

要件定義、初動分析など
第1回
各々が行ったことの共有
検証手法、役割などについてのディスカッション
講師と相談
モデリング、学習の実施など
第2回
各々が行ったことの共有
精度向上手法、評価方法などについてのディスカッション
講師と相談
改善案の実施など
第3回
各々が行ったことの共有
全体の結果・考察のディスカッション
各チームからの発表
講師の総評

e-Learning

16時間 データ種別ごとのタスクとベースライン

  • 機械学習が取り扱うデータ種別
  • データ種別ごとのタスクとベースライン
  • 成功例と失敗例
ECサイト(レコメンデーションエンジン)

  • データの種類と特性、代表的な解法
  • 実現できる世界と陥りがちな問題点
  • API提供
  • AIプロジェクトの成功確率を上げる準備
画像認識

  • 画像の分類
  • 手書き伝票の画像認識アプリ開発
画像の異常検知

  • 製造現場における部品の異常検知
需要予測

  • 小売業の需要予測、在庫最適化
自然言語処理
音声認識