エッジAI ビジネス セミナー

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エッジAI ビジネス セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

本セミナーでは、AIシステム開発特有の問題と
ビジネス展開上の注意点について分かり易く解説します。

エッジAIの開発ハンドリングと

ビジネス展開上の注意点


〜人工知能システム開発のポイントと導入方法〜

講師

機械学習エンジニア  坂本 俊之 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年1月29日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階C会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
最近のエッジAI開発は、単なるモデル開発からビジネス展開を視野に入れたシステム開発へと軸足が移りつつある。しかし、機械学習モデルを要素として含むAIシステム開発では、従来の開発ハンドリングとは異なるノウハウが必要とされる。本セミナーでは、AIシステム開発特有の問題とビジネス展開上の注意点について解説する。

■想定される主な受講対象者
・企業で機械学習モデルのビジネス利用を考えている方
・AIシステムの開発、または現在のシステムにAIを導入しようと考えている方

■本セミナーに参加して修得できること
・機械学習モデルを開発する際に必要となるスキル
・機械学習モデルと開発エンジニアの評価ポイント
・AIシステム開発に特有となる問題点。
・AIのシステムへのインテグレーション手法

セミナー内容

1. 機械学習とは

  1.1 AIと機械学習について復習
  1.2 現在の人工知能ブームの正体
  1.3 ディープラーニングとそれ以外の機械学習
  1.4 Machine Learning is not Study
  1.5 機械学習モデルの得手不得手
  1.6 そもそも機械学習モデルに向かない問題
  1.7 概念レベルと機械学習モデル
  1.8 現在の人工知能の限界点

2. 機械学習モデルとAIシステム

  2.1 システムの一要素としての機械学習モデル
  2.2 適切なモデルの選択
  2.3 技術のキャッチアップ
  2.4 提案段階における評価のポイント
  2.5 システム全体における要件定義
  2.6 開発体制とデータのハンドリング
  2.7 定常運用時に初めて発生する異常系
  2.8 人工知能が狂うとき

3. 機械学習モデル開発のビジネス展開

  3.1 統計学的な評価スコア
  3.2 開発ハンドリング時に注意すべきポイント
  3.3 見積もりと検収
  3.4 AIシステムの動作テスト
  3.5 学習曲線の見方
  3.6 AIのバグと瑕疵担保責任
  3.7 性能向上へのモチベーション
  3.8 工数以外のコスト

4. AIエンジニアの評価と必要な人員

  4.1 評価されやすい仕事とそうでない仕事
  4.2 機械学習プログラミングの難易度
  4.3 データセットのタグ付け
  4.4 開発ステージ毎に求められる人員
  4.5 人月の交換可能性
  4.6 機械学習モデルの改良手法
  4.7 AIが設計上の欠陥を隠蔽してしまう問題
  4.8 提案を聞く際に注意すべき地雷ワード

5. AIビジネスの将来

  5.1 人工知能の本当の可能性
  5.2 知的財産と人工知能
  5.3 人工知能と特許権
  5.4 人格権と炎上リスク
  5.5 政府の取り組み
  5.6 AIビジネスのスウィートスポットを予測する
  5.7 悪いプレイヤーを見抜く方法
  5.8 まとめ

講師紹介

ココン株式会社でAI戦略室室長としてグループ企業における人工知能システム開発を総轄する。
その後独立してフリーランスに。
現在は人工知能システム開発におけるコンサルティングやPoC等を請け負う。

【専門】機械学習プログラミング、人工知能システム開発、ITコンサルティング。

セミナー番号:AC200139

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