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【AI Dojo 人工知能ビジネスコース 】| AI技術のパーソナルトレーニング 1日コース

Description

必要な知識を効率的に学べるように2日間コースを再構築した講義。基礎的な知識はもちろん、既存データの活用の仕方、他社のサービス分析まで、AIを仕事に活用できる力を身につけます。1日で人工知能の知識を網羅的に学習したい方向けの少人数コースです。



<コースの概要>
AI技術のパーソナルトレーニング「AI Dojo」の人工知能ビジネスコース。人工知能技術を自社のビジネスにどうやって取り込むべきかを提案する力を養うためのコースです。会社の業界や規模、抱えている人材、直面している課題等、各々が置かれている状況に応じてどのような人工知能技術を選択し、どのようにシステムを企画・設計・実装・運用していくべきかの判断を、経営者や技術者を交えて下せるようになります。



<対象者>
- 人工知能技術を自社のビジネスに取り込もうとされている経営者や管理職の方
- 技術はある程度分かっているが、ビジネスや業務にどう活かしていくべきか悩んでいる技術者の方
- 人工知能に関連する事柄(歴史、トレンド、仕組み等)を体系的に学んでみたいと思われている方

<講師紹介>

山元浩平
AI Dojo塾長。 東京大学/ヤフー研究所/フランスの研究所Inriaで人工知能の研究を行ってきた。 関連する専門分野は機械学習/Deep learning/マルチメディア(言語/画像)/Web (推薦システム/広告最適化)/感性情報処理等。
研究として、推薦システムの最高峰国際会議RecSysのワークショップや、Webの最高峰国際会議WWW等で研究論文発表を行う。また、ビジネスとして,機械学習システムの受託開発やコンサルティングを行いながら、自社プロダクトの開発やAI技術のパーソナルトレーニング事業を行っている。

田中雅人
東京大学を卒業後、大企業、中小企業、ベンチャーと様々な業種・業界のエンジニア組織を渡り歩く。その経験から、ビジネス的な観点と、エンジニアの組織的観点から人工知能を活かすビジネスに従事している。個人的にQ学習でゲームのAIエンジンを作りたい。

土方雄太
ケンブリッジ大学数学科を卒業。講座を数学的な理論面からサポートする。

近藤大嗣
東京大学で修士を取得後渡仏。現在、ロレーヌ大学博士課程に在籍しながらINRIA/CNRSで研究を行っている。ネットワーク・セキュリティに関するデータサイエンスのスペシャリスト。Skypeで時々講義に参加。

<学習メソッド>
人工知能に関する講義をただ聞くだけでは、実際に人工知能をビジネスに落とし込んだり、活用したりすることはできません。それは、人工知能の「理論的知識」と、それをビジネスに落とし込み実際に企画・設計・実装・運用するための「実践的知識」は全く別物だからです。
AI Dojoでは、理論・実践それぞれの知識を実際に使えるレベルにまで落とし込むために、講師と受講者、または受講者同士でインタラクティブな学習(ワークショップやケーススタディも含む)を行い、下図の学習の4段階(知る、分かる、できる、教える)の「教える」ことができるレベルにまで2日間でなっていただきます。
これを実現するために、AI Dojoでは重要性の低い情報はあえて切り捨て、「人工知能を実際にビジネスに落とし込むため」に必要な情報だけに絞り、それを集中的に獲得することに主眼をおいています。

<ゴール>
- 人工知能の歴史、現在できること、未来について話すことができるようになる
- 人工知能と機械学習、ディープラーニングの違いを理解する
- 人工知能を構成する技術「機械学習」(教師無し学習,教師有り学習,強化学習)の仕組みについて理解する
- 機械学習における様々なデータ(言語,画像等)の取扱いについて理解する
- 一般的な機械学習システムの企画・設計・実装・運用の仕方を理解する
- 自社のビジネスに人工知能技術をどう取り込むべきか指針を持つことができる

<タイムテーブル>
人工知能の概要と機械学習の理論から人工知能システムの設計・導入・運用

午前中からお昼過ぎまでは人工知能に関する理論的知識を徹底的に詰め込んでいただきます。
内容としましては、まず初めに、人工知能に関する重要キーワードを整理し、人工知能技術の全体像を掴んでいただきます。その後、人工知能を構成するための技術である機械学習について詳しく学んでいきます。発展的トピックとして、ディープラーニングや機械学習における各種データ(言語や画像等)の取扱いについて学びます。
講義の後半は後半は理論的知識を前提に、実際に人工知能をビジネスに落とし込む方法について学んでいきます。最終的には、実際に皆さんが、人工知能を導入する立場になったとして、人工知能や機械学習についてステークホルダーに説明できるレベルにまでなっていただきます。


09:00 – 11:00 人工知脳概論
人工知能に関連するキーワードを整理しつつ、今、人工知能技術で何ができて、何ができないのかを説明します。
11:00 – 13:00 機械学習概論
人工知能を構成する技術 "機械学習" について、仕組みを丁寧に説明します ( 教師無し学習、教師有り学習、強化学習等)。
13:00 – 14:00 昼食休憩
14:00 – 16:00 機械学習応用
機械学習を様々なデータ(言語・画像等)に適用する際に、データをどのように扱う(特徴設計する)かについて学びます。また、発展的なトピックとしてディープラーニング(自然言語処理、画像認識)についてもその仕組みをわかりやすく説明します。
16:00 – 18:00 人工知能システム-企画・設計-運用
"推薦システム"、"異常検知システム"等を例に、人工知能(機械学習)システムの企画・設計の仕方について説明します。
(導入検討プロセス/仮説検証/設計の基本方針と進め方/データの集め方/アーキテクチャの構成パターン/プログラム設計等/実験・評価の行い方/導入プロセス/システム改善方法等)
18:00 – 19:00 懇親会
ディスカッション形式で受講者の懇親会を行います。ざっくばらんにみなさんが抱えている課題の共有や、講義で分からなかったところの質疑応答等を行い、しっかり人工知能の基礎を養ってから帰っていただきます。



<時間>
時間:10時間(9:00 – 19:00)× 2日間(昼食休憩1時間・懇親会1時間も含む)
料金:個人:100,000円(税抜),法人:250,000円(税抜)

※法人枠は一社につき5名様まで受講可能です。
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<定員>
10名
最小履行予定数:5名
※各回、定員になり次第募集を締め切らせていだきます。


<よくある質問>
Q. この講座を受けるとどのくらいのレベルになれるのでしょうか。

講座のゴールは、『人工知能のトレンドと技術を理解しビジネスに応用できる力をつけること』です。人工知能を実業務に取り入れるためのスターターパックとなっており、人工知能のビジネスを始めるためのスタートラインに立てます。


Q. 数学や統計が苦手なのですが大丈夫でしょうか。

大丈夫です。数学や統計の知識を前提とした講義ではありません。必要最低限の知識は講義中にお教えいたします。特に事前に勉強しておく必要はありません。


Q. ビジネスコースなのですがエンジニアが参加する意義はありますか。

あります。人工知能をサービスに取り入れるためにはエンジニアの方のビジネス側の理解がかかせません。機械学習の実装ができるエンジニアは世の中に多くいますが、ビジネスのことや会社のことまでしっかり考えて人工知能を語れるエンジニアは希少です。特にリサーチャーではなく、現場のエンジニアとして機械学習をプロダクトに取り入れて成果を出したいと考えている人や、そういうポジションを狙っている方にはうってつけのコースかと思います。


Q. 今すぐ人工知能をビジネスにする気はないのですが学ぶべきでしょうか。

その場合でも受講をオススメしています。レオナルド・ダヴィンチの言葉に『幸運の女神には、前髪しかない。』というものがあります。いわゆる幸運の女神が横を通り過ぎる時にすぐに掴める準備をしていなければ(後ろ髪がないので)チャンスを掴めない。という言葉です。人工知能の技術も取り巻く環境も凄まじいスピードで変化しています。チャンスが来た時にすぐに人工知能のビジネスを始めることができるように準備をしておくことは非常に大切です。


運営会社
株式会社コーピー(英語表記: Corpy & Co., Inc.)
AI Dojo事務局



Updates
  • イベント詳細情報を更新しました。 Diff#330329 2018-04-12 07:04:49
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Sat Apr 21, 2018
9:00 AM - 7:00 PM JST
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Venue
東京大学本郷キャンパス周辺
Tickets
個人様チケット SOLD OUT ¥64,800
法人様チケット SOLD OUT ¥162,000
Venue Address
東京都文京区本郷7-3-1 Japan
Organizer
AI Dojo - AI技術のパーソナルトレーニング
109 Followers