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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。
講師に直接OJT形式で1ヶ月以上学べる講座となっており、E資格取得を目指している方にもおすすめです。
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のサービス構築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サービス開発時に
必要なスキルを
習得する
課題の分析 → データ準備 →
AIシステムの開発 → 効果検証など
2
クラウドや最新の
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 | 『AIデータ分析基礎コース』受講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 | 5ヶ月 |
| 総学習時間 | 総学習時間56時間 Webinar20時間、e-Learning16時間（事前学習16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
|
2021年12月3日（金）17:00
定員20名：先着順
|
開催日程
| Webiner DAY1〜5: 13:00〜17:00 |
2021/12/7（火）、12/14（火）、12/21（火） 2022/1/11（火）、1/18（火） |
|---|---|
| e-Learning | 2021/10/1（金）～2022/2/28（月） |
スケジュール
本講義（Webinar）の特徴
グループ開発を通して実務を体験
持ち込みのテーマにも対応可能です！
グループ分け
- 事前に経験やスキルについてのアンケートを行いマッチング
- オリエンテーションでのディスカッションの様子を確認して再度グループ分け
開発手順を整理
- 開発経験豊富な講師による講義を受けながら、テーマ選定・開発フローを整理
- クラウド技術や最新のディープラーニングの動向など情報も紹介
成果発表会の実施
- 成果発表会で検証手法や精度について報告
- 講師や他の受講生を顧客に見立てることで実際の顧客提案をシミュレーションできる
事前学習（e-Learning）
- 事前に実務のAIプロジェクトにおける要件定義の仕方と業界ごとの導入事例が学べる
- この事前学習のシートに従って、初回講義で開発テーマの企画要件を整理する
事例を学ぶEラーニング
AIビジネス企画シート
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)
・アンケートを元に受講者を3～5人1グループへ編成
-
- STEP.02約2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.02約2ヶ月
-
- STEP.03約1ヶ月
グループ開発の実施 - ・1回3時間のウェビナーを週1で全5回実施 (初回はオリエン、2・3・4回目はテーマ設定、中間報告、5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.03約1ヶ月
-
- 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
画像データ
難易度★★☆
想定時間：10時間
建物の老朽化を自動で検知するシステムを作成する
テーブルデータ
難易度★★☆
想定時間：10時間
保険金を高額請求しそうな新規加入希望者を事前に見つけて加入を断る
時系列データ
難易度★★★
想定時間：12時間
スーパーマーケットの毎週の売上データから需要予測モデルを開発する
持ち込み
難易度：？
想定時間：？時間
受講生の企業課題を解決するAIの要件定義から開発まで実施します。
持ち込みテーマの場合は初回に開発ゴールを設定します。
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
・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（5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
| 第1回 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・テーマ本決定 |
|---|---|
| 要件定義、初動分析など | |
| 第2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3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4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 講師と相談 |
| 評価とまとめ | |
| 第5回 |
各チームからの発表
講師の総評 |
e-Learning
| 事前学習：16時間 | AI関連技術講座
|
|---|---|
AIビジネス推進講座
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