オンライン講座を利用して機械学習・人工知能・ データ分析の最適な学び方を学ぶ講座
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オンライン講座を利用して機械学習・人工知能・ データ分析の最適な学び方を学ぶ講座むけの資料です。 動画説明は弊社エデュテックパートナーズのホームページで公開中！
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オンライン講座を利用して機械学習・人工知能・ データ分析の最適な学び方を学ぶ講座
- 4. 株式会社エデュテックパートナーズ 本講座の目的 人工知能スキルを身に着けたいけど、どのようなスキルをど こまで身に着ければ良いのでしょうか？ AIのための数学講座：少しづ つ丁寧に学ぶ人工知能向けの 線形代数/確率・統計/微分 【キカガク流】人工知能・機 械学習 脱ブラックボックス 講座 非エンジニア／超初心者のた めの人工知能（AI/機械学 習）を活用したビジネスモデ ル立案講座 みんなのAI講座 ゼロから Pythonで学ぶ人工知能と機 械学習 【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス どの講座を受講 すれば良いの？
- 8. 株式会社エデュテックパートナーズ 本講座のゴール • AI活用／AI開発とはどのようなものなのか理解します。 • あなた自身が学ぶべきスキルを理解するために、AI開発プロジェクト に必要なAIスキル体系を理解します。 • あなた自身がデータサイエンティストを目指すために、AIスキル獲得 のためにUdemy講座を利用したスキル獲得方法をお教えします。 • Udemyの代表的なAI／機械学習／データ分析系の講座と学べる範囲 について理解します。
- 11. 株式会社エデュテックパートナーズ 会社名 設立 本社 ￮ テクノロジー研修事業 ￮ コンサルティング事業 事業内容 株式会社エデュテックパートナーズ 2017年12月 （株式会社KANATAにて2017年4月よりサービス開始し、その後独立） 東京都新宿区西新宿1-8-3 西新宿GFビル ￮ 代表：柴田真吾 ￮ 連絡先：03-6403-4974 ￮ mail: shingoshibata@edutech.co.jp 会社紹介
- 12. 株式会社エデュテックパートナーズ 担当者のノウハウ・スキル 柴田真吾：アクセンチュア／KPMG FAS出身 テクノロジーとビジネス全般の様々なコンサルティング経験 を有し、IoT戦略やアナリティクス経験あり • 新規事業立案 • M&A戦略策定 • 各種デューデリジェンス （財務、IT、ビジネス） • 買収後統合支援 • 業務見える化／BPR • SQLデータベース分析 • レコメンデーションモデル構築 • コンビニの売上予測分析 • 機械学習やディープラーニングモデ ルによるモデル構築 • Watsonによるアプリ構築 • IT戦略立案／IoT戦略立案 • IT企画・要件定義・設計・移行 • プロジェクト管理 • サイバーセキュリティ • Arduinoによるセンサーデバイス構築 • 各種クラウドの活用・構築 （GCP/AWS/Bluemix/Azure） • WEBディレクション • UXデザイン • WEBアプリ構築 • デジタルマーケティング • デザイン思考による事業立案 ビジネス 業務系IT アナリティクス WEB×デザイン ビ ジ ネ ス よ り 伝統的コンサル デジタル シ ス テ ム よ り 主なプロジェクト・業務経験
- 13. 株式会社エデュテックパートナーズ 創業から1年間でのオフラインの大小さまざまな対外セミナー を50回以上実施し、総受講生国内外989人を達成 アジア・太平洋電気通信共同体 （APT） ◼ アジア14か国の通信行政担当者様へAI×IoTビジネ スワークショップを実施 一般社団法人 コンピュータソフトウェア協会 （CSAJ） ◼ IT企業を中心に30名強の方々にAI×IoT時代の戦略 立案セミナーを提供 一般社団法人 人工知能ビジネス創出協会 （AIB協会） ◼ 協会関係企業の方々に40名強の方々にAI×IoT時代 の戦略立案セミナーを提供 講師履歴 厚生労働省／CSAJ ◼ 厚生労働省の教育訓練プログラム開発事業「次世 代AI人材教育訓練プログラム」での講師 モバイルコンピューティング 推進コンソーシアム（MCPC） AI&ロボット委員会 ◼ 通信機器業者メンバーを中心に、AI×IoT時代のビジ ネススキル・組織改革に関するセミナーを提供
- 14. 株式会社エデュテックパートナーズ 創業から1年間でのオフラインの大小さまざまな対外セミナー を50回以上実施し、総受講生国内外989人を達成 大手企業でのセミナー／研修実績 ◼ 伊藤忠商事住生活カンパニー様 ◼ 伊藤忠商事機械カンパニー様 ◼ 日興エレクトロニクス／双日様 ◼ AGC（旧旭硝子）様 ◼ 電通アイソバー様 ◼ インフォコム様 ◼ 原田産業株式会社様 ◼ 東急グループ様 ◼ 東京ガス様 など 講師履歴 ベンチャー企業との連携セミナー ◼ JustInCase様との共同セミナー ◼ 株式会社キカガク様とのAI活用人材に関する共同セミ ナー ◼ AISprits様とのAIスキルセミナー ◼ 株式会社GLC様とのAI活用セミナー
- 19. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデル開発の展開 AIモデル開発では、ライブラリー型で提供されるアルゴリズム を活用することが標準的な開発スタイル １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras
- 20. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデル開発の展開 AIプラットフォーム／学習済AIモデルを活用することでより容 易に素早くAI開発が可能になる １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 ３.AIプラットフォーム活用 4.学習済AIモデル活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras ライブラリーを活用し た開発を支援する環境 を提供 学習済みのAIモデルを APIサービスとして提供
- 22. 株式会社エデュテックパートナーズ ライブラリー型開発 最も活用されるライブラリーはGoogleが提供するTensorFlow Theano Tensor Flow Torch Caffe MXnet Neon CNTK 学習支援 CNN モデル精度 RNN モデル精度 利用し易さ 速さ 複数 GPU支援 Keras の利用 ++ ++ ++ + ++ + + 利用言語 Python C++ +++ +++ ++ +++ ++ ++ +Python + +++ ++ ++ +++ ++ + Lua Python + ++ + + +C++ ++ ++ + ++ ++ +++ R,Julia Python Scale + ++ + + ++ +Python + + +++ + ++ +C++
- 29. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データサイエンス力を向上するためには数学＜統計学／プロ グラミングの知識が必要 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 30. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データエンジニア力はデータ基盤やデータ整備を行うための 技術力が中心 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 31. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 ビジネス力は技術者と現場のビジネスとをつなげる橋渡し人 材としての力が求められる データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 41. 株式会社エデュテックパートナーズ 実証実験による成否確認 機械学習／ディープラーニングモデル構築の成否は実施して みなければ分からないため実証実験が必要 【機械学習／ディープラーニングモデルの特徴】 • データを学習させてみて初めて結果がどうなるか分かる • 良いアルゴリズムもデータ次第で成否が決まる • データの整備方法は業界業種で様々であり、収集整備が一番重要 【実証実験の必要性】 • 今使えるデータから何ができるのか見定める • 目的のAI成果を達成するためのアルゴリズムを見定める • トライ＆エラーでAI開発を明確化する
- 44. 株式会社エデュテックパートナーズ ✓ AI／ディープラーニングで何ができるのか調べて教えてくれる？ ✓ AIで仕事がなくなるってうちにも影響あるの？ ✓ AIを自社でも活用したいから考えてくれる？ ✓ AIで業界や競合は何をやっているか調べてくれる？ ✓ とにかくAI実績が欲しいから何でも良いから導入してくれ！ ✓ AI開発を進めるための最適なベンダーを選定してくれる？ ✓ AI開発に向けた費用対効果を検証してROIを示してくれる？ 皆様が抱える悩み 「AI／ディープラーニングで何かやってよ！」という社長から の無茶ぶりに悩ませれていませんか？
- 51. 株式会社エデュテックパートナーズ AI導入における典型的な失敗のパターン 1. 目的なしにAIの導入の検討を開始した 2. 必要なデータがない、もしくはデータの質が低い 3. AIで目的を実現できるが、投資対効果に見合わない 4. 従業員の協力を得ることができない 参考：NTTデータ、AI導入における活用例・課題・成功させる秘訣を解説 http://news.livedoor.com/article/detail/13132272/ 人工知能開発の失敗 結果として、企業のテクノロジー導入が目的化してしまい 失敗プロジェクトが増加している
- 54. 株式会社エデュテックパートナーズ AIスキル AIスキルは「課題を見つける力」「AIモデル構築力」「AI実 行力」の3つが必要 見つける力 ビジネス課題を見つける力 AIモデルを構築する力 AIモデルを実行する力 AIモデル構築力 実行する力 【必要なスキル】 ✓ 課題発見力 ✓ ビジネスドライブ力 ✓ 顧客知識 ✓ コミュニケーション力 ✓ インタビュー力 ✓ 業務知識 ✓ テクノロジー知識 【必要なスキル】 ✓ 数学知識 ✓ 統計学 ✓ エンジニアリング ✓ プログラミング力 ✓ モデル構築力 ✓ コミュニケーション力 【必要なスキル】 ✓ 社内ネットワーク ✓ ビジネスドライブ力 ✓ コミュニケーション力 ✓ テクノロジー知識
- 57. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス力による解決 AI×ビジネス力を獲得することで、初めて適切なAIサービス構 築が可能となる AI導入における典型的な失敗のパターン 1. 目的なしにAIの導入の検討を開始した ⇒自社でAIの目的を明確にしたうえでAI導入を進められる 2. 必要なデータがない、もしくは、データの質が低い ⇒AIに必要なデータについて理解・精査できるようになる 3. AIで目的を実現できるが、投資対効果に見合わない ⇒顧客ニーズなどを踏まえ収益性を検討した上でAIを導入できる 4. 従業員の協力を得ることができない ⇒従業員に研修することで理解を広められる
- 61. 株式会社エデュテックパートナーズ AIプログラマー AIプログラマーはTensorflowなどのフレームワークを利用した AI開発が可能な人材 １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 ３.AIプラットフォーム活用 4.学習済AIモデル活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras ライブラリーを活用し た開発を支援する環境 を提供 学習済みのAIモデルを APIサービスとして提供 AIプログラマー／非専門データサイエンティストの領域
- 62. 株式会社エデュテックパートナーズ 本物のデータサイエンティスト 本物のデータサイエンティストはオリジナルのAIアルゴリズム を構築できる １．独自アルゴリズム作成 ２．完成アルゴリズム活用 ３.AIプラットフォーム活用 4.学習済AIモデル活用 研究者による独自アル ゴリズム開発 公開されたAIモデルを 理解し、構築できる ⇒研究／R＆D段階 既に開発されたアルゴ リズムを借りてモデル 構築 ライブラリーとして既 存アルゴリズムを提供 -Tensorflow -Scikit-learn -Caffe / Caffe2 -Chainer -Torch -Theano -Nxnet -CNTK -Keras ライブラリーを活用し た開発を支援する環境 を提供 学習済みのAIモデルを APIサービスとして提供 専門データサイエンティストの領域
- 68. 株式会社エデュテックパートナーズ AIモデルの簡易生成GUIツール MS Azure Machine learningはコーディングなしにAIモデル構 築が可能なツール（ただしコーディングも併用可能） 参照：https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning-studio/
- 74. 株式会社エデュテックパートナーズ AIのスキル体系 データエンジニア力 データサイエンスの利用環境を実装・運用する力 ビジネス力 課題背景を理解した上で、AIでビジネス課題を解決する力 データサイエンス力 情報処理・人工知能・統計学などを理解し活用する 力 参照：データサイエンティスト協会作成データサイエンティストに求められるスキルセット http://www.datascientist.or.jp/ AIビジネス企画力 （企画立案） 数学 統計学 微分・積分 線形代数 確率統計 プログラミング モデル構築力 R言語 Python ライブラリ／ パッケージの理解 ＡＩモデル 実装力 データ ハンドリング ＡＩ機能 の理解 AI用環境構築 AI用 自社インフラ 環境構築 AI用 クラウド環境構築 データ処理 データ 収集 データ 蓄積 データ 共有 データ 加工 AIビジネス経営力 （戦略・事業立案） AIビジネス推進力 （プロジェクト管理）
- 76. 株式会社エデュテックパートナーズ AIスキルロードマップ AIスキル獲得をロードマップに基づいて検討・整理する ビ ジ ネ ス デ ー タ サ イ エ ン ス AIビジネス 力の基礎 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 AIサービス構築力 AIプロジェクト推進力 AIによるデジタル戦略 立案ノウハウ ライブラリー 活用力 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力
- 77. 株式会社エデュテックパートナーズ AIスキルロードマップ AIスキル獲得をロードマップに基づいて検討・整理する ビ ジ ネ ス デ ー タ エ ン ジ ニ ア リ ン グ デ ー タ サ イ エ ン ス AIビジネス 力の基礎 数学 統計学 コーディング力 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理オンプレ 基盤構築力 クラウド 基盤構築力 データ処理 基盤整備 AIサービス構築力 AIプロジェクト推進力 AIによるデジタル戦略 立案ノウハウ ライブラリー 活用力 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識
- 91. 株式会社エデュテックパートナーズ ゲームルールの変化 ゲームのルールが変わるため、自社ビジネスそのものを考え 直す必要がある 業界構造 ／ルールの変化新ビジネス／技術登場 同じやり方で勝てない
- 92. 株式会社エデュテックパートナーズ ゲームルールの変化 ゲームのルールが変わるため、自社ビジネスそのものを考え 直す必要がある 業界構造 ／ルールの変化新ビジネス／技術登場 同じやり方で勝てない ◼Uber型シェアリング サービスの出現 ⁃ 配車データ分析による最適な 配車サービスの実現 ⁃ 低価格で高品質サービス ◼自動車業界モデルが 大打撃を受ける ⁃ 既存のタクシー業界／レ ンタカー業界の低迷 ⁃ シェアリングの台頭によ る自動車販売の減速 ◼既存企業もシェアリング への戦略転換 ⁃ トヨタのUberへの出資、 シェアリング事業への進出 ⁃ スマートシティ型のモビリ ティサービス業へと大転換
- 95. 株式会社エデュテックパートナーズ データ活用の軍拡競争 【2017年度世界研究開発費ランキング】 1位 Amazon 226億ドル（約2.4兆円） 2位 アルファベット（グーグル）166億ドル（1.8兆円）、 3位 インテル 131億ドル（1.4兆円） 4位 マイクロソフト 123億ドル（1.3兆円） 5位 アップル 116億ドル（1.2兆円） 参照：https://www.fashionsnap.com/article/2018-04-11/amazon-investment/
- 105. 株式会社エデュテックパートナーズ 企業のAI戦略 全社戦略としてのAIによるビジネスモデル再構築／及びAI活用 組織に向けた組織改革 AIによる ビジネスモデル 再構築 AI活用のための 組織改革
- 107. 株式会社エデュテックパートナーズ 弊社のアプローチ デジタル戦略立案は主に次のような7つのステップで進める ①将来シナリオ分析 ②自社事業の リポジショニング ④顧客価値から 事業モデルの詳細化 ⑤既存コアビジネス とのGAP分析 • テクノロジー動向などから将 来シナリオ分析を実施 • 顧客調査・デザイン思考を 用いて顧客課題を確認 • 将来ビジネスモデルの絞り 込み・詳細化の実施 • 業界における目指すべき価 値提供から自社をリポジ ショニング • 将来ビジネスモデルに必要 なケイパビリティ整理 • 現状とのGAP分析 ③デジタルビジネス ユースケース調査 • 現状事業・組織などの確認 • デジタル化した事業モデルの ユースケースを整理 ⑥組織・文化構築 • 将来ビジネス推進に必要な 組織・文化体制を整理し、 改革ロードマップを策定 ⑦デジタル化 実行計画策定／実証実験 • 課題解消とToBeモデル構築 のための実行計画を策定 • デジタル事業の実証検証 自社ビジネス再定義 ビジネスモデル立案 ビジネスモデル実行
- 113. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 114. 株式会社エデュテックパートナーズ データ分析力向上：Python分析 Pythonのコーディング基礎／Pandas・numpy・ Matplotlib・ Scikit-learnなどは学習しておきたい。 データ解析用パッケージ機能 機械学習用ライブラリー Pandas numpy Scikit-learn Matplotlib
- 115. 株式会社エデュテックパートナーズ データサイエンスの理解、R言語プログラミング での基本統計量・可視化、データ分析プロセスの 基礎を学習する 【R言語をゼロから理解していく】データサ イエンスの実践例から学ぶデータ分析入門 低 データ分析力向上 講座名 概要難易度 データ解析の基本、可視化、統計、機械学習など データサイエンスの全般的な学習が可能 【世界で5万人が受講】 実践 Python データサイエンス 低 英語ですがRとPython両方の機械学習モデルのノ ウハウを41時間みっちり学習できる大変お得な コース Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science 中
- 116. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 120. 株式会社エデュテックパートナーズ データ分析に必要な統計学の基礎的な知識を学べ ます 【ゼロからおさらい】統計学の基礎 低 統計学・数学 講座名 概要難易度 ベイズ推定などで利用するベイズ統計について学 習する難易度が高い講座です。 【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かる ベイズ統計学入門 高 独学で数学を学習するのは困難という方向け 脱ブラックボックスセミナーでは機械学習の数学 を優しく教えてくれる 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブ ラックボックス講座 低 確率までも含めて、機械学習の理解に必要な数学 知識の基礎を一通り学べる AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ 人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分 中
- 121. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 123. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 125. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 126. 株式会社エデュテックパートナーズ 初心者向けのニューラルネットワーク体験ができ るコース。簡単な数学の勉強からニューラルネッ トワークの基礎的な体験が可能 みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人 工知能と機械学習】 中 深層学習／ライブラリー理解 講座名 概要難易度 Chainerを利用したディープラーニング実装方法 の初歩的な内容をカバーした講座です。ディープ ラーニングハンズオン講座に向けた導入講座 【キカガク流】現場で使えるChainerによ るディープラーニング入門 中 文系の方でも簡単にGoogleが提供するディープ ラーニングを体験することができるオンライン講 座 【4日で体験】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング入門 中 IoTデータやテキスト解析などで利用する時系列 データ処理に特化した深層学習の活用方法を学習 することができます。 【TensorFlow・Keras・Python3で学 ぶ】時系列データ処理入門（RNN/LSTM, Word2Vec) 中 生成系の代表的AIアルゴリズムであるGANを利用 した画像生成を学習することができます。 【TensorFlow で画像生成AI自作にチャレ ンジ】GANによる画像生成AI自作入門 中 日本語で唯一の強化学習を学ぶことができる講座 です。 【 TensorFlow , Python3 , OpenAI Gymで学ぶ】強化学習入門 中
- 127. 株式会社エデュテックパートナーズ より高度で広範囲な機械学習を学ぶ場合は英語の 講座に取り組む必要があります。 【Artificial Intelligence A-Z™: Learn How To Build An AI 高 深層学習／ライブラリー理解 講座名 概要難易度 より高度な深層強化学習を学べる講座です。 Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python 高 Pythonで組んだコードをアプリケーションに組み 込むノウハウを学習することができます。 アプリケーション開発者のための機械学習実 践講座 中 こちらも画像判定AIをアプリケーションに組み込 むまでを体系的に学習することができます。 【画像判定AI自作にチャレンジ！】 TensorFlow・Keras・Python・Flaskで 作る機械学習アプリ開発入門 中
- 128. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 129. 株式会社エデュテックパートナーズ Power BIを使った可視化やちょっとしたデータ分 析などの基本的な利用方法を学習することができ ます。 Power BI を使用したデータ分析入門講座 低 データ分析ツール 講座名 概要難易度 Tableauを使った可視化やデータ分析などの基本 的な利用方法を学習することができます。 データサイエンティストを目指す人のための 『ゼロからのTableau入門』 低
- 130. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 131. 株式会社エデュテックパートナーズ クラウドAIサービスを学習する講座は大半が英語 講座 Machine Learning In The Cloud With Azure Machine Learning 低 AIサービス活用 講座名 概要難易度 Google Homeなどで利用されている「Dialog Flow」を利用したチャットボット構築を学習する ことができます。 挨拶から店舗予約まで！手を動かして学ぶ AIチャットボット開発入門 低 Watsonを利用したチャットボット構築に加えて、 業務設計／対話シナリオ構築などのビジネス面ま で学習できる講座です。 Watsonチャットボットマスター講座 A to Z 低
- 132. 株式会社エデュテックパートナーズ デ ー タ サ イ エ ン ス 数学 統計学 コーディング力 AI開発プロジェクト 実践力 データ 収集／ データ 前処理 ライブラリ 活用力 API 活用力 AIスキルロードマップ データ サイエンス 知識 データ分析 ／機械学習 活用力 深層学習 活用力 AIビジネス 力の基礎 機械学習 GUIツールの活用力 Power BIなど データ分析ツールの 活用力
- 133. 株式会社エデュテックパートナーズ 実践力の欠如 AI開発技術を学びたて人材は「実践不足⇔実プロジェクト不 足」の負の連鎖により、自立自走できない。 AI開発プロジェクト にはスキル不足 実践力不足
- 134. 株式会社エデュテックパートナーズ 実践力の欠如 AI開発プロジェクトはAI人材の実践経験に応じて、成否が大 きく影響しうる データ分析方針立案 ◼ データからAIモデルが構築 できるか机上検証する ◼ データ分析に利用するデー タ項目の組合せの仮説を設 定する ◼ 利用するAIアルゴリズムを 想定する AIモデル構築 ◼ 最適なアルゴリズムの選択 ◼ アルゴリズムの最適なパラ メーターの設定 ◼ AI精度が悪いなど上手くい かなったケースへの対処 ◼ オリジナルAIモデルによる 対応
- 138. 株式会社エデュテックパートナーズ AWSを利用したシステム環境構築の基礎的な設計 ノウハウを網羅的に学習することができます。 これだけでOK！ AWS認定ソリューション アーキテクト – アソシエイト試験突破講座 （充実の20時間完全コース） 低 データエンジニアリング 講座名 概要難易度 AWSを利用したビッグデータ処理基盤の構築方法 を学習することができます。 Big Data in the AWS (Amazon Web Services) Cloud 中
- 140. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネススキルを網羅 弊社のAIビジネス推進人材育成プログラムは、3つのスキル を網羅的に学習する国内唯一の研修プログラムです。 【AIプロジェクト推進人材】 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【デジタルイノベーター人材】 自社ビジネス領域・業界の広範囲な知識 デジタル戦略やイケてるAIビジネスの立案ノウハウ AIだけでなくブロックチェーンなど次世代テクノロジーの総合的知識 【 AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本知識 AIが出来る事／出来ない事知識
- 141. 株式会社エデュテックパートナーズ 運用 AIビジネス企画とAI開発人材側のタスクを理解し、AI開発プ ロジェクトを推進するAIプロジェクト推進人材を育成します。 開発 実証実験 （PoC） ビジネス 検証 企画立案 【AI開発人材】 AIモデル開発ノウハウ AI環境整備ノウハウ AIアプリ実装ノウハウ AIシステム運用ノウハウ 【AIプロジェクト推進人材】 AIビジネス企画・仕様の理解 AI技術・開発に対する基本知識 AIモデル評価ノウハウ AIプロジェクト管理ノウハウ 【AIビジネス企画人材】 論点整理・課題抽出ノウハウ AIビジネス立案ノウハウ AI技術・開発に対する基本 知識 AIが出来る事／出来ない事 知識 研修の目的 AI人材の定義については次のページを参考にしてください。 http://www.edutech.co.jp/learning/business1
- 144. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス推進人材育成プログラムは「事前学習」と「2日間の集合 研修」で構成されています。 AIビジネス推進人材育成プログラム内容 【事前学習】 AIの基礎知識 AIモデルキャンバス学習 AI企画立案の基礎力 【集合研修1日目】 AI機能の学習 データ分析ツール学習 AIツールの学習 AI開発プロジェクト体験 による3つのAI開発 AI検討応用力の学習 【集合研修2日目】 AI×IoTビジネス基礎 デザイン思考／ジョブ理論 ビジネスモデル立案 AI開発プロジェクト管理 模擬AI開発 プロジェクト体験
- 148. 株式会社エデュテックパートナーズ - 147 - ① 分析対象となる データ全体の確認 ② モデル構築方針の検討 ③ 機械学習モデル構築 ① R言語にデータを投入 ② 分析対象となるデータ の傾向を確認 ① データを利用して出来 る事のブレインストー ミングの実施 ② データ傾向からモデル 構築の方針を決定 ③ データ事前整備 ① データの事前整備の実 施 ② 機械学習モデル構築の 実施1回目 ③ モデル評価 ⇒以降継続 非エンジニア向けに作られたAIプロジェクト体験を通じて、AIモデル 構築プロセスの全体像を実践的に理解する。 プログラムの特徴：AI開発プロジェクト体験
- 149. 株式会社エデュテックパートナーズ プログラムの特徴：ビジネス検討ノウハウの獲得 ✓ 必要なデータ ✓ データ取得方法 ✓ 実行タイプ ✓ AIの実行内容 ✓ AIの解決策 サービスモデル 仮説 ✓ 精度の担保 データの視点 モデルの視点 サービスの視点 主要課題 ✓ 誰（ターゲット）の ✓ どんなニーズに ✓ なぜならば（インサイト） ビジネスの視点 独自の価値／圧倒的優位性 儲け方／効用 AIモデルキャンバスを利用したAIビジネス検討ステップをケースス タディにより学習します。
- 151. 株式会社エデュテックパートナーズ AIビジネス検討からAIモデル開発まで一貫したAI開発を体験する ことが可能 AIビジネス企画立案から開発までを体験 AIモデル構築方針 の検討 AIビジネス検討 AIモデル構築実践 ① 必要なデータの確認 ② データ収集方針の検討 ③ モデル構築方針の検討 ① AIモデル向けのデータ収集・ 整備の実施 ② AIモデルの構築（PoC1回目） ③ AIモデルの評価 ④ AIモデルの改善（PoC2回目）
- 152. 株式会社エデュテックパートナーズ プログラム1日目（AI機能とツール学習） 1日目はAIツールを利用したAIプロジェクト体験により3つのAI開発を 実践しつつ、ケーススタディによりAIビジネス検討力を身につけます。 10:00-11:00：画像識別の学習 ・AIモデルキャンバスのおさらい ・AI／機械学習プロジェクト体験① - 画像識別を利用したAIプロジェクト体験（ハンズオン） ・ケーススタディ①（画像識別の活用） 11:00-12:30：データ分析／予測分析の学習① ・予測分析の事例学習 ・R言語によるデータ分析実践（ハンズオン） ・AI／機械学習プロジェクト体験② - データ分析方針検討グループワーク（ハンズオン） 12:30-13:30 ：お昼休憩 13:30-15:30 ：データ分析／予測分析の学習② ・EC企業を例にしたレコメンデーション開発の具体例の確認 ・ AI／機械学習プロジェクト体験③ - Azure MLによる予測分析モデル構築実践（ハンズオン） ・ケーススタディ③（データから見るAIモデル可否検討） 15:30-16:10：言語識別／音声識別の学習 ・言語識別の仕組みと事例学習 ・Watsonによる言語識別デモの確認（ハンズオン） ・音声識別の仕組みと事例学習 ・Watsonによる音声識別デモの確認（ハンズオン） 16:20-18:00：チャットボットの学習 ・チャットボットの学習 ・Watsonによるチャットボット構築（ハンズオン） ・ケーススタディ③（弁護士業務における言語識別AI活用） 18:00-19:00：生成・制御の学習 ・生成・制御の仕組みと事例学習 ・生成モデルのデモ確認 ・ケーススタディ④：（AI化範囲の特定）
- 153. 株式会社エデュテックパートナーズ プログラム2日目（AIビジネス推進体験） 2日目はワークショップを通じて、実践形式でAIビジネスモデルの検 討から模擬AI開発プロジェクトを体験します。 10:00-11:30：AI×IoTビジネスモデルの基礎 ・IoT事例の確認 ・AI × IoTビジネスモデル ・AI × IoTビジネスの本質 ・ケーススタディ⑤（プラットフォーム化の検討） ・AI × IoTビジネスモデルに必要なノウハウ ・ケーススタディ⑥（ジョブ理論の練習） 11:30-12:00：デザイン思考ワークショップによる事業 案創出 ・課題の発見 ・ジョブの創出 ・ビジネスモデル案の創出 12:30-13:30 ：お昼休憩 13:30-15:30：デザイン思考ワークショップによる事業案創出 ・ビジネスモデル案のコンセプト作り ・ビジネスモデル案のコンセプト案の検証 ・AIモデルキャンバスへの整理 15:30-17:30：AI開発プロジェクト管理 ・AI開発のプロジェクト管理の方法 ・ケーススタディ⑦：（AIベンダー選定） ・AIモデル精度の確認（ハンズオン） ・ケーススタディ⑧：（AI精度を担保する業務フロー設計） 17:30-19:00：模擬PoCによるプロジェクト体験 ・AIモデル構築方針の検討 ・Azure Visionを利用したAIモデル構築① ・実証検証結果の評価① ・Azure Visionを利用したAIモデル構築② ・実証検証結果の評価②