機械学習 入門講座 知識編
（最終更新日：2024年02月15日）
機械学習・深層学習講座のゴール
この講座の目的は、最近のトレンドまでに至るまでのAIに関する技術の歴史を説明できるようになること、世の中のAIの事例を読んで、技術的な観点について一人で調査しまとめられるようになることです。
機械学習・深層学習講座の詳細
講座詳細
- 受講対象者全てのビジネスパーソン
- 受講可能形態集合研修・オープン研修・個別指導研修・eラーニング
- 想定受講時間（eラーニング）300分
- 講座日数（研修）1日
習得スキル
- 必要となる前提知識特になし
- 習得できるスキル・知識機械学習・深層学習
- 対応資格ITパスポート試験・G検定
デジタルスキル標準項目
- 標準DX推進スキル標準
- 学習項目データ活用（AI・データサイエンス）
- 機械学習・深層学習
カリキュラム詳細
STEP
1
AIの歴史：講義
- スタイル動画・ワーク
- 想定時間40分
- これまでのAIブームなど、AIの歴史について学びます。最近のトレンドに関する調査も行います。
STEP
2
機械学習とは：講義
- スタイル動画
- 想定時間5分
- 機械学習とは何かについて学びます。
STEP
3
機械学習の分類：講義
- スタイル動画・ワーク
- 想定時間45分
- 機械学習の分類について学び、実際に機械学習の分類やモデルごとの特徴について調査し理解を深めます。
STEP
4
AIプロジェクト：講義
- スタイル動画
- 想定時間20分
- AIを用いたプロジェクトの進め方について学びます。
STEP
5
深層学習（ディープラーニング）とは：講義
- スタイル動画・ワーク
- 想定時間45分
- 深層学習（ディープラーニング）とは何かについて学びます。また、代表的な手法であるニューラルネットワークについて、他のモデルとの違いに関して調査し理解を深めます。
STEP
6
事前学習とファインチューニング：講義
- スタイル動画
- 想定時間10分
- 深層学習のなかで重要な事前学習とファインチューニングについて学びます。
STEP
7
AIに関する最新の技術動向：講義
- スタイル動画
- 想定時間10分
- エッジコンピューティングや説明可能なAI、生成AIなど最新のトピックについて学びます。
STEP
8
AIを取り入れたビジネスの創出：ワーク
- スタイルワーク
- 想定時間120分
- AIを取り入れたビジネスの創出を企画するグループワークを行います。業界におけるAI技術、事例などを含めて資料を作成します。
STEP
9
AIの限界・人間中心のAI原則：講義
- スタイル動画
- 想定時間5分
- AIの限界や人間中心のAI原則などAIを利用する上での留意点について学びます。
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