企業向け研修

AI・分析プロジェクトの進め方

講座概要

AIやデータ分析プロジェクトをどのように進めるのか、プロジェクトのガイドライン、機械学習の概要、評価指標、プロジェクト設計における失敗事例等を学びます。また、ALBERT独自のフレームワークを用いたテーマ設定及び方針設計をワークショップを通じて学んでいただきます。

※本講座はプログラミングの講義はございません。
※本講座は少人数制での開催となります。

企業において期待できる効果
  • 多種多様なビジネス課題のうち、AI・分析プロジェクトで取り組むべき課題の選定方法や、優先順位の決め方を把握できる
  • ビジネス課題から分析目標・KPIへの落とし込み方を把握できる
  • AI・分析プロジェクトの潜在的なリスクを理解することで、不要な失敗を防ぐことができる
  • 不確実性が高いAI・分析プロジェクトを進めるか否か、判断の仕方を把握できる
  • 最適なベンダーの選定ができる
  • プロジェクトに必要な人材、向いている人材がわかる
受講者の想定
  • AI・分析プロジェクトのマネジメント職の方
  • これからAI・分析プロジェクトを企画される方
  • 事業部門でAI・分析プロジェクトの進め方を理解したい方
  • これからDXを推進される方
受講者が得られる知識・スキル
  • AI・分析プロジェクトを体系的・網羅的に学ぶことができる
  • ワークショップで分析テーマの選定や分析方針・運用方針の作成を体験することで、座学で学んだ知識を実務で活用させるためのイメージがつく
  • 一般的なシステム開発とAI・機械学習システム開発の違いが理解できる
  • プロジェクト工程におけるデータ前処理、アルゴリズムの特徴、評価指標に関する概要が理解できる
カリキュラム
  • 講義

    • プロジェクトガイドラインと陥りやすい失敗例
    • プロジェクト計画の作成
    • データの前処理
    • 機械学習概要と手法
    • 評価方法 -PoC
    • システム化・運用保守
  • ワークショップ

    • テーマ設定
    • 分析方針の設計/運用方針の設計

【想定時間】
1日の場合:座学:6.5時間、演習:1.5時間
1.5日の場合:座学:8.0時間、演習:4.0時間

教材サンプル

企業向け研修 教材サンプル①AI分析PJ
企業向け研修 教材サンプル②AI分析PJ
企業向け研修 教材サンプル③AI分析PJ
企業向け研修 教材サンプル④AI分析PJ
企業向け研修 教材サンプル⑤AI分析PJ
企業向け研修 教材サンプル⑥AI分析PJ

お客様の声

本講座受講者アンケート結果

難易度が高くてもきちんとご理解いただける講座内容で、講師満足度も充実!

横スクロールで、画像が表示されます。

企業向け研修 お客様の声グラフ①AI分析PJ
企業向け研修 お客様の声グラフ②AI分析PJ
企業向け研修 お客様の声グラフ③AI分析PJ

*2021年4月時点

本講座受講者の感想

  • AIプロジェクトの全体像が掴めて実務の参考になるところが多いと感じた
  • データを扱うプロジェクトを進めるにあたって、考えるべき要素がまとまっていた
  • これまでの経験に裏打ちされた体系的な知見が大変ためになりました
  • 今後のビジネスには必須領域のため勉強して損は絶対にない
  • 実務例を多くあげていただいて、追体験ができた
  • AIプロジェクトを進めていくための手順や注意点について、よく理解できた
  • プロジェクトを進行するにあたり、気を付けるべきポイントをしっかり押さえられた
  • PoCの進め方など、実務で課題を感じている部分の考え方を学べた
  • 管理者層にAI分析プロジェクトを正しく理解してもらうことで、現実的な目標設定、効果的なプロジェクトの発進が期待できる。個人的には全管理職に受けて欲しい
  • マネジメント層としてやること、注意するポイントの概要をつかむことができた
  • 資料が非常に分かりやすくまとまっており、その資料だけでも一読しておいた方が良いと感じた
  • フレームワークとテキストが実践に使えると思えた
  • 大変勉強になり、また講師陣の人柄が良かった