MENU
MENU
| 講座概要 | 全社的なAIリテラシー向上で、事業変革を加速させる。G検定合格を目指す、戦略的人材育成プログラム。 G検定は「ディープラーニング」の分野を中心に、AIを事業活用するための知識を問う検定です。 ChatGPT等の生成AIの仕組みから体系的に学ぶことで、従業員が自社のビジネスにどうAIを応用できるかを考え始め、新たなサービスや業務改善のアイデアが生まれる土壌を育みます。 G検定という明確なゴールを設定することで、学習意欲を高めます。 |
|---|---|
| 講座日程 | ２０２７年 ２月 ８日（月） ～ ２月１０日（水） 13:00 ～ 17:00 |
| 講師名 | セイ・コンサルティング・グループ株式会社 山崎 有生 氏 |
| 講師紹介 | 25年以上の講師経験、18年間のIT企業向け企業研修会社の経営を通じてビジネスデータ分析のスキルを磨いてきた。エクセルとChatGPTを活用したデータ分析など、実践的なスキルを提供している。 |
| 到達目標 | ・AIリテラシーを向上しG検定合格を目指せるようになる |
| 難易度 | 応用 |
| 受講料 | 55,000円（税込、テキスト代別） |
| テキスト代 | ０円（税込） オリジナル |
| 前提条件 | 高校卒業レベルの数学に関する基本的な理解がある方（いわゆる文系の方でも問題なくご参加いただけます）。 本研修は、特定の職種に限定されません。全社的なAIリテラシー向上の第一歩としてご活用いただけます。 |
| 備考 | 【ご受講場所について】 「自宅・自社」または「富山県総合情報センター研修室」でご受講いただけます。 「富山県総合情報センター研修室」でご受講いただく場合であってもZoomによるオンライン研修となります。その際、PC、ヘッドセット、Zoom環境を準備いたしますが、PCの設定、インストール等はご受講者自身でお願いします。 |
| 午前(0h) | 午後(4.0h) | |
| 第１日 | ありません | AIの歴史と機械学習の基礎理論 G検定で頻出の「歴史」と、ディープラーニングの基礎となる「古典的機械学習」の手法を学びます。 ・オリエンテーションとG検定攻略法 ・人工知能（AI）の定義と歴史 ・機械学習の具体的手法（古典的機械学習） |
| 第２日 | ありません | ディープラーニングの核心と画像処理 ニューラルネットワークの基礎構造から学習の数理的仕組み、そして画像処理技術（CNN）へ展開します。 ・ディープラーニングの基礎構造（DNN） ・ディープラーニングの学習テクニック ・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と画像処理 |
| 第３日 | ありません | 自然言語処理と生成AI・最先端技術 時系列データ処理から、最新のトレンドである「生成AI（LLM）」、強化学習まで最先端技術を深掘りします。 ・回帰結合ニューラルネットワーク（RNN）と自然言語処理 ・生成AIとTransformerの台頭 ・強化学習と先端分野 |
＜新規講座＞
