ケーススタディ実演講座
開催の背景

機械学習やDeepLearningの知識や実装方法をハンズオン講座や本、オンラインで一通り学びいざ現場で使おうとしても、そこにはギャップがあるという声がありました。

どのようなギャップかというと、理論や実装方法を点で断片的に学んできたため

  • 流れの理解が不足しているため、一人で通してできる自信がない
  • 機械学習の上流部分(問題設定から)の経験がない、もしくは少ないため不安
  • タスクごとの成功のポイントや勘所がわからない
  • 失敗しやすい部分や注意点などがわからない
  • モデル構築後のシステム(API化)やアプリ化までのデプロイ経験がない、もしくは少ない

以上のようなものでした。
そのような課題を解決するため、一般的なAIプロジェクトの概要、進め方からプロジェクト成功のコツ、産業の応用が進んでいて成果もでている代表的な機械学習、ディープラーニングのケースの模擬演習、さらには、業界屈指の豊富な実績をもつ講師の実演と解説までを含めた特別講座を開講します。

本講座では、実際のAIプロジェクトと同じ環境をつくり、本番直前の最終リハーサルをするような内容になっています。
演劇や車・飛行機の操縦、ビジネスプレゼンなどいきなり本番はなく、失敗するリスクを減らすための予行演習は欠かさずやります。
AIプロジェクトも本番さながらの環境下で演習することで、失敗する確率を確実に減らすことができるでしょう。

AIジョブカレ講座の受講生だけでなく、本やwebサイトで学んだ方をはじめ、すでに何らかのAIプロジェクトに携わっている方にも基本の流れや失敗しにくい方法、ケースにそった成功のコツがわかるのでぜひおすすめしたい講座です。

ケーススタディ実演講座の
目指すゴール

異常検知

画像認識や自然言語処理分野をビジネスで活用したい方はディープラーニング講座をご受講ください。企業向けの講師出張型法人研修も実施しております。

本講座が目指しているものは、理論や実装方法を一通り学んだあとに、その集大成として学んだことをすべて通してやって習得度を確かめてみることや、実務で使う際の流れや成功ポイントも把握し、講座終了後から可能な限り独力で実践できるようになることです。

分類・推薦

データが少ない場合の対処方法、ハイパーパラメーターチューニングや、強い特徴量の作り方、最適な評価方法選択など、webサイト上には決してでることのない業界トップクラスの経験豊富な講師陣のお手本となる実演・解説や、需要予測やレコメンデーションエンジン開発など具体的なケースを通した演習は、実務に確実に役立つことでしょう。

ケーススタディ実演講座の
カリキュラム概要

目指すゴールを達成できるように、ニーズの高い分野で、学んだことが活かせる実演ケースを経験豊富な現役実務家が作成いたしました。

1日目

  • 機械学習の開発プロジェクトの概要

2日目

  • ケース1:EC、webサイトレコメンデーションエンジン

3日目

  • ケース2:画像の分類、手書き伝票の画像認識アプリ

4日目

  • ケース3:ObjectDetectionで物体検出

5日目

  • ケース4:小売業の需要予測、在庫最適化

6日目

  • ケース5:製造現場における部品(画像)の異常検知

7日目

  • ケース6:組合せ最適化

8日目

  • ケース7:Transformerにおける自然言語処理

​​​※講座の内容は都合により変更する場合がございますのでご了承ください。

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