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G検定対策研修～現代に必須のＡＩリテラシー（２日間）

ＡＩ・生成ＡＩ

ＡＩ時代にふさわしいリテラシーをＧ検定準拠で学びながら実践レベルへ高める

No. 6960001 9909248

26/05/15 更新

研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
到達目標
研修プログラム
スケジュール
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対象者

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部長・経営層

・Ｇ検定に合格するための基礎知識を体系的に学びたい方
・ＡＩを理解したうえで活用できるようになりたい方
・ＡＩの導入および活用推進を担う方

よくあるお悩み・ニーズ

Ｇ検定合格に必要な基礎知識をできるだけ短時間で習得したい
ＡＩを理解し、適切に導入・活用できるようにしたい
ＡＩをビジネスに活用するために必要な知識を体系的に学びたい

研修内容・特徴outline・feature

Ｇ検定とは、日本ディープラーニング協会が実施するＡＩ・ディープラーニングに関する基礎知識を問う資格試験です。ＡＩ活用が進む現代においては、専門職に限らず、ビジネスパーソンとしてＡＩへの理解が求められます。
本研修は、Ｇ検定のシラバスに準拠しながら、機械学習やディープラーニングに留まらず、ＡＩプロジェクトの進め方や法律・倫理までを体系的に学ぶことができる研修です。Ｇ検定合格に向けて知識を習得するのも大事ですが、ＡＩを正しく理解し、業務で活用するためのＡＩリテラシーを習得することも目的としています。
２日間の研修を通して、Ｇ検定準拠の基礎知識を学びながら、業務での活用方法やケーススタディを行うことで、ビジネスで活かせる実践的な理解を深めていくことができます。

※Ｇ検定対策としてＡＩリテラシーを習得することを目的としており、試験の合格テクニックやノウハウがメインの内容ではありません

※上記画像は生成ＡＩで作成｜ＡＩのビジネス活用ならインソースのＡＩ・ＤＸ推進サービスへ

到達目標goal

①ＡＩの基本概念と主要技術について説明できる
②ＡＩのユースケースを理解し、自社業務への適用を検討できる
③ＡＩの課題やあるべき姿を踏まえ、適切に活用することができる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．Ｇ検定とは（１）Ｇ検定の概要（２）Ｇ検定の試験範囲	講義
	２．人工知能（ＡＩ）（１）人工知能（ＡＩ）とは（２）ＡＩの歴史（３）ＡＩの技術動向（４）ＡＩの知識構造（５）ＡＩの課題【ワーク】自身の業務において、ＡＩを活用するならどんなことができそうか考える	講義ワーク
	３．数理統計知識（１）代表値（２）分散と標準偏差（３）散布図（４）疑似相関と偏相関（５）確率分布（６）回帰分析と最小二乗法【ワーク】業務でデータ分析を行うなら、どのようなことを検証したいか考える	講義ワーク
	４．機械学習（１）機械学習とは（２）機械学習の種類（３）教師あり学習（４）教師なし学習（５）強化学習【ワーク】業務で教師あり学習・教師なし学習・強化学習をどのように活用できそうか考える（６）過学習（７）量的なデータの評価指標（８）質的なデータの評価指標	講義ワーク
	５．ディープラーニングの基礎（１）ニューラルネットワーク（２）ディープラーニング（３）ディープラーニングの学習の仕組み（４）ディープラーニングの課題と対策（５）畳み込みニューラルネットワーク（CNN）（６）再帰型ニューラルネットワーク（RNN）（７）深層強化学習【ワーク】生成ＡＩがエラーを起こす原因とどのようにすればエラーを減らせるか考える	講義ワーク
	６．ディープラーニングの応用分野（１）画像認識（２）自然言語処理（３）音声処理（４）生成ＡＩ（５）マルチモーダルＡＩ【ワーク】これまで触れたことのあるＡＩの中で、特に印象に残っているものや感銘を受けたものをあげる	講義ワーク
	７．ＡＩプロジェクトの進め方（１）ＡＩプロジェクトの目的とBPR （２）データ収集（３）サンプリングとバイアス（４）前処理（５）開発環境（６）契約実務（７）ステークホルダー連携【ワーク】ケースにおいて、ＡＩプロジェクトを進めるうえで検討すべき点や想定される課題を整理する	講義ワーク
	８．ＡＩに関する法律・倫理（１）個人情報保護法（２）著作権法（３）特許法（４）不正競争防止法（５）独占禁止法（６）ＡＩと倫理（７）ＡＩの社会的影響（８）信頼できるＡＩに求められる3要素（９）ＡＩに関わるガイドライン【ワーク】ケースにおいて、ＡＩを導入する法律・倫理上の課題を整理し、どのように対応するべきかまとめる	講義ワーク
	９．まとめ【ワーク】研修を振り返り、今後ＡＩをビジネスにどう活かしていきたいかをまとめる	ワーク

企画者コメントcomment

ChatGPTやCopilotなどが台頭し、誰もが気軽にＡＩを活用する時代になりました。一方で、ＡＩがどのような仕組みで動いているのか、どのような課題があるのかを知らないまま利用している人もいるのではないでしょうか。ＡＩを賢く上手に活用するためには、ＡＩを理解することが不可欠です。本研修は、ＡＩリテラシーを深めることで、ＡＩと向き合い、ビジネスに活用していく力を養うのに最適です。

スケジュール・お申込み
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

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カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

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	内容	手法
	１．Ｇ検定とは（１）Ｇ検定の概要（２）Ｇ検定の試験範囲	講義
	２．人工知能（ＡＩ）（１）人工知能（ＡＩ）とは（２）ＡＩの歴史（３）ＡＩの技術動向（４）ＡＩの知識構造（５）ＡＩの課題【ワーク】自身の業務において、ＡＩを活用するならどんなことができそうか考える	講義ワーク
	３．数理統計知識（１）代表値（２）分散と標準偏差（３）散布図（４）疑似相関と偏相関（５）確率分布（６）回帰分析と最小二乗法【ワーク】業務でデータ分析を行うなら、どのようなことを検証したいか考える	講義ワーク
	４．機械学習（１）機械学習とは（２）機械学習の種類（３）教師あり学習（４）教師なし学習（５）強化学習【ワーク】業務で教師あり学習・教師なし学習・強化学習をどのように活用できそうか考える（６）過学習（７）量的なデータの評価指標（８）質的なデータの評価指標	講義ワーク
	５．ディープラーニングの基礎（１）ニューラルネットワーク（２）ディープラーニング（３）ディープラーニングの学習の仕組み（４）ディープラーニングの課題と対策（５）畳み込みニューラルネットワーク（CNN）（６）再帰型ニューラルネットワーク（RNN）（７）深層強化学習【ワーク】生成ＡＩがエラーを起こす原因とどのようにすればエラーを減らせるか考える	講義ワーク
	６．ディープラーニングの応用分野（１）画像認識（２）自然言語処理（３）音声処理（４）生成ＡＩ（５）マルチモーダルＡＩ【ワーク】これまで触れたことのあるＡＩの中で、特に印象に残っているものや感銘を受けたものをあげる	講義ワーク
	７．ＡＩプロジェクトの進め方（１）ＡＩプロジェクトの目的とBPR （２）データ収集（３）サンプリングとバイアス（４）前処理（５）開発環境（６）契約実務（７）ステークホルダー連携【ワーク】ケースにおいて、ＡＩプロジェクトを進めるうえで検討すべき点や想定される課題を整理する	講義ワーク
	８．ＡＩに関する法律・倫理（１）個人情報保護法（２）著作権法（３）特許法（４）不正競争防止法（５）独占禁止法（６）ＡＩと倫理（７）ＡＩの社会的影響（８）信頼できるＡＩに求められる3要素（９）ＡＩに関わるガイドライン【ワーク】ケースにおいて、ＡＩを導入する法律・倫理上の課題を整理し、どのように対応するべきかまとめる	講義ワーク
	９．まとめ【ワーク】研修を振り返り、今後ＡＩをビジネスにどう活かしていきたいかをまとめる	ワーク

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