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Ｇ検定対策研修～ＡＩを事業に活用できる人材になる（２日間）

ＡＩ・生成ＡＩ・ＲＰＡ

「Ｇ検定」の合格を目指し、ＡＩ・ディープラーニングの基本理論・手法を学ぶ

No. 6960001 9909248

26/01/07 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
よくあるご質問
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対象者

新入社員
若手層
中堅層
リーダー層
管理職層
部長・経営層

・Ｇ検定を受験予定の方
・ＡＩ活用を検討する企画・推進担当者
・ＡＩ導入に関わる現場管理職

よくあるお悩み・ニーズ

ＡＩ活用を検討しているが、社内に知識を持つ人材が不足している
ＡＩの基礎理論を理解し、事業への適用可能性を判断できる人材を育成したい
ＡＩ導入に向けて、専門用語や理論を理解できる社員を増やしたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が定める「Ｇ検定」シラバスに沿って、ＡＩの基礎理論やディープラーニングの仕組みを体系的に学べる内容です。専門用語や複雑な概念も、初学者でも理解しやすいよう丁寧に解説します。さらに、画像認識や自然言語処理といった研究分野、実際の事業活用事例、法的観点まで幅広くカバー。資格取得を目的とするだけでなく、受講後にはＡＩ活用の判断や企画に必要な知識を身につけ、社内で推進役として活躍できる人材を育成します。安心して学べる構成で、ＡＩの本質を理解し、実務に生かせる力を養います。

到達目標goal

①ＡＩ・ディープラーニングの基本理論を理解し、事業活用の判断ができる
②ＡＩ活用事例を理解し、自社業務への応用を検討できる
③法的観点を踏まえたＡＩ活用のリスクを説明できる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．人工知能（ＡＩ）とは（１）人工知能（ＡＩ）とは（２）人工知能の歴史	講義ワーク
	２．人工知能の基本理論（１）探索・推論（２）知識表現（３）機械学習・深層学習	講義ワーク
	３．人工知能の問題（１）人工知能の問題	講義ワーク
	４．機械学習の具体的手法（１）代表的な手法（２）手法の評価	講義ワーク
	５．ディープラーニングの概要（１）ニューラルネットワークとディープラーニング（２）ディープラーニングのアプローチ（３）ディープラーニングを実現するには	講義ワーク
	６．ディープラーニングの手法（１）活性化関数（２）学習率の最適化（３）精度を高める手法（４）CNN：畳み込みニューラルネットワーク（５）RNN：リカレントニューラルネットワーク（６）深層強化学習（７）深層生成モデル	講義ワーク
	７．ディープラーニングの研究分野（１）画像認識分野（２）自然言語処理分野（３）音声認識（４）強化学習	講義ワーク
	８．ディープラーニングの活用事例	講義ワーク
	９．ディープラーニングの活用における法律の観点	講義ワーク

企画者コメントcomment

ＡＩ活用を進める企業にとって、知識不足は最大の課題です。本研修では、Ｇ検定合格に必要な知識を学ぶだけでなく、事業活用の視点を持てるよう設計しました。特に重視するのは、単なる暗記ではなく「なぜその理論が重要なのか」を理解する解説と、実際の事例を通じた応用力の習得です。受講後は、ＡＩ導入を判断できる視座を持ち、社内で推進役として自ら動ける人材になってほしいと考えています

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

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

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会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
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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	５．ディープラーニングの概要（１）ニューラルネットワークとディープラーニング（２）ディープラーニングのアプローチ（３）ディープラーニングを実現するには	講義ワーク
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	７．ディープラーニングの研究分野（１）画像認識分野（２）自然言語処理分野（３）音声認識（４）強化学習	講義ワーク
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	９．ディープラーニングの活用における法律の観点	講義ワーク

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