【DXリテラシー標準シリーズ】デジタル時代の「What」を学ぶ~AI/精度向上編

【DXリテラシー標準シリーズ】デジタル時代の「What」を学ぶ~AI/精度向上編

AI・機械学習の基礎から実践まで、精度の高いAIモデル構築に必要な知識とポイントを学ぶ

商品No.DID69826

 
  • 全階層

対象者

・AIや機械学習を活用したプロジェクトに関わる方

・データ分析やAI導入を検討している方

・AIの基礎知識を体系的に学びたい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • AIの具体的な活用方法や可能性を知りたい
  • 機械学習の基本的な仕組みを理解したい
  • AIモデルの精度を上げるためのポイントを学びたい
  • データの前処理や特徴量エンジニアリングについて知りたい

研修内容・特徴OUTLINE・FEATURE

経済産業省及び独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が定めるデジタルスキル標準<DXリテラシー標準>に準拠:What(AI)に対応した動画コンテンツです。
本講座では、AIの精度を高めるために必要な要素について体系的に学習します。機械学習の基本的な手法から、データの前処理、特徴量エンジニアリング、過学習対策まで、AIの精度を高めるための様々な観点を解説します。
高精度なAIモデルの構築には、データの質と量、適切な前処理、特徴量の工夫、そして評価と改善の繰り返しが重要です。これらのポイントを意識しながら、実務での活用を検討できるようになることを目指します。初学者の方にも理解しやすい内容となっています。
※本動画は「AI活用の可能性と精度向上のポイント講座」と同様の内容です。

到達目標GOAL

  • ①AIができることと機械学習の基本的な手法を理解する
  • ②データの量と質が精度に与える影響を理解する
  • ③データ前処理の重要性と具体的な手法を学ぶ
  • ④特徴量エンジニアリングの考え方とポイントを習得する

動画の仕様SPECIFICATION

商品コード

商品No.DID69826

動画時間/容量

  • 動画1

    00:08:18

    103MB

  • 動画2

    00:13:55

    185MB

収録内容DETAIL

収録時間: 00:22:13

研修プログラム
内容
  • DXリテラシー標準対応動画
    ■DXリテラシー標準について
    ■本動画の項目の内容・学習項目
  • 1.AIができること
    ■画像認識
    ■音声認識
    ■自然言語処理
    ■データ分析と予測
  • 2.AIの精度を高めるポイント
    ■機械学習とは
    ■データの量と質
    ■データ前処理の重要性
    ■特徴量と特徴量エンジニアリング
    ■過学習とバリデーション
    ■評価と実装
  • まとめ

価格PRICE

■eラーニングコンテンツ購入プラン ~買い切りプラン

eラーニングコンテンツをMP4ファイルで購入できるプランです。
社内で繰り返し視聴する場合におすすめです。
詳しくは「動画百貨店お申込みから納品までの流れ(動画買い切りプラン)」をご覧ください。

クラウドデータにて買い切り

DVDにて買い切り~動画データをDVD-Rに書き込んだ形式(DVDプレーヤーでの視聴不可)

USBにて買い切り

■動画教材レンタルプラン

期間限定でインソースのeラーニング配信システムに接続し、コンテンツを視聴いただくプランです。詳しくは「動画教材レンタルプランとは」「動画百貨店お申込みから納品までの流れ」「動画教材レンタルプラン eラーニング視聴の流れ」をご覧ください。

  • ご受講者さまのメールアドレスにて視聴状況を管理いたします。個人アドレスがない場合は、お申込み時に備考欄へご記載ください。

レンタルお申込み ~1名さまからお申込み可能

<視聴期間:1週間>

レンタルお申込み ~1名さまからお申込み可能

<視聴期間:2週間~4週間>

会員サイトWEBinsourceからお申込みいただくと、「お得に(割引適用)」かつ「後払い」「即時視聴」が可能になります。

またポイント制割引サービス「人財育成スマートパック」を活用することで、さらにお得に動画コンテンツをお申込みいただけます。ぜひご検討ください。

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動画のフル視聴も可能です!

ご希望の動画のフルバージョン(サンプル仕様)を、インソースが運用する教育管理システム・LMS「Leaf」上にてご覧いただくことができます。「Leaf」について詳しくはこちら

ご希望の際は、お気軽に、当社営業担当、または以下申込フォームにご連絡くださいませ。

お見積りもお気軽にお申付けください!

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営業担当より、ご提案資料やお⾒積書をご案内いたします。

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