AI導入のカギはプランナーにあり!

AIプロジェクトの
導入と進め方
~経営者・担当者のAI導入における企画力向上を目指します~

今、経済界で最も注目される「人工知能(AI)」。これまで概念のみで語られてきたAIが、いよいよ社会実装され始めてきました。
「チャットボット」「AIスピーカー」といったコンシューマー向けから、「不良品検知」や、「故障予測」など、産業界でも実例が次々と出始めています。
このように黎明期から成長期へと突入するAIビジネス。
この100年に一度と言っても過言ではないビッグウェーブに乗り遅れず、自社でもAIを活用していくためには何が必要でしょうか?
AIビジネスの爆発的な増加に対して、AIエンジニアの数が足りないことがよく語られますが、実は、それ以上に「AIプロジェクトをマネジメントする人材」の方が圧倒的に足りていないことはまだあまり語られていません。
本セミナーはAIビジネスに欠かせないプロジェクトマネージャーを「AIプランナー」と称し、「AIの導入を推進できる人材」を育成することを目的としています。
本セミナーを受講することにより、AIの概要から、AIビジネスの今、そしてAIプロジェクトの進め方までを一気通貫で学んでいただくことが出来ます。

「AIといっても何から始めたら良いかわからない」「AIの自社での活用を進めたい」といった経営者の方や、担当者の方の声に応える内容となっております。本セミナー受講にはプログラミングの知識は必要ありませんので、お気軽にご参加ください。

こんなことでお悩みの方におすすめ

  • AI(人工知能)をビジネスに落とし込む具体的な方法を知りたい
  • AIをやれ!と言われたが何から始めたら良いかわからない
  • AIの導入事例から自社での活用をイメージしたい
  • プログラマーはいるが十分に活用出来ていない
  • 外注先のAIベンダーと対等に交渉したい
  • ※本セミナーは「AIプランナー」を育成することに主眼を置いたセミナーです。プログラミングの知識は必要ありません。

対象別講座

セミナー情報

  • 名称

    AI導入のカギはプランナーにあり!
    AIプロジェクトの導入と進め方
    ~経営者・担当者のAI導入における企画力向上を目指します~

  • 日時

    2018年11月22日(木)13:00~17:00

  • 会場

    〒530-0001 大阪市北区梅田2丁目5番25号 ハービスPLAZA 5階 1号室
    http://www.herbis-kaigi.com/access/
    ※ハービスENTではありませんのでご注意ください

  • 参加費

    19,800円(税込)

  • 定員

    12名(申込順とさせていただきます)

  • 講師

    AI TOKYO LAB株式会社
    CTO兼AI HOKKAIDO LAB&Co. 所長(弁理士)
    土田 安紘(つちだ やすひろ)

講師紹介

三上 典秀(みかみ のりひで)-スリーアップテクノロジー代表-

土田 安紘(つちだ やすひろ)-AI TOKYO LAB株式会社
CTO兼AI HOKKAIDO LAB&Co. 所長(弁理士)-

北海道勇払郡生まれ。
北海道大学大学院修士課程修了。
2001年4月に松下電気産業株式会社(現パナソニック(株))に入社し、NTTドコモ向け携帯電話のミドルウェア開発に従事の後、本社R&D部門にて幾つもの新規事業開発プロジェクトを主導。その後、米国シリコンバレーでの社内起業プロジェクトリーダに抜擢され、2012年から2016年まで米国・日本市場向けのモバイルO2Oサービス事業を立ち上げを主導。
現在は、CTO兼、札幌を拠点としたR&D拠点「AI HOKKAIDO LAB」所長として、「AIによる小売の再定義」の技術戦略の立案や、本戦略を実現するためのR&D体制構築を担当。
弁理士として全社の知的財産戦略も主導。

プログラム詳細

  1. 1

    AI TOKYO LAB株式会社の紹介

  2. 2

    AIの歴史と現在地

    はじめに<人工知能と未来社会>
    2020年なくなる仕事とは?
    脳細胞数 VS AIのトランジスタ数
    指数関数的な進化の意味とは?
    人間のIQ VS AIのIQ
    人工知能は人間の知性に勝るか?
    AI(人工知能)とは何か?
    AIを定義してみよう
    人工知能の歴史
    AIを分類してみると
    機械学習(強化学習)の活用イメージ
    ディープラーニング(深層学習)の活用イメージ
    強いAIと弱いAI
  3. 3

    AI基礎知識

    コンピューターとヒトの違い
    ディープラーニングの何がすごいのか?
    なぜ今ディープラーニングなのか?
    ディープニューラルネットワークの例
    GPUとは何か
    GPUの得意なこと
    GPUの活用を知る
    ディープラーニングの種類
  1. 4

    AIのビジネス活用の現状と今後の展望

    世界のAI市場規模予測
    日本のAI市場規模予測
    農業×AI
    教育×AI
    物流×AI
    住宅×AI
    IoT×AI
    AIと人間のデザイン比較
    今後は二極化されるサービス形態
    AIのボトルネックとは?
    人とAIが共生する4つの未来シナリオ
  2. 5

    AI活用事例と技術概要

    データ種類別での事例紹介
    急速に進化する画像向けAI
    AIカメラを用いた店舗向け動線分析
    音声・言葉のAI活用事例
    データのAI「Predix」
    AI活用の今後
  3. 6

    AI活用プロジェクトの進め方

    計画について
    分析・設計について
    データ収集について
    運用保守について
    AI活用プロジェクトの進め方-具体例
    AIが向いているケース
    AIと人の役割分担
    データを準備しよう
    AI活用プロジェクトの体制例
    AIベンダー選定時の主要な注意事項
    AIプロジェクトのアーキテクチャを考える

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