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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）

Ｇ検定準拠でＡＩリテラシーを体系的に学び、実践で活かせる力へと高める

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対象者

全階層

・Ｇ検定を受検する方、受検を検討している方
・ＡＩ導入および活用の推進担当者

よくあるお悩み・ニーズ

よくわからないままＡＩを使っており不安である
Ｇ検定を受検するにあたり、ＡＩの知識を体系的に学びたい
組織内で、ＡＩ活用を推進できる人材を育成したい

研修内容・特徴outline・feature

Ｇ検定とは、一般社団法人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の基礎知識を問う資格試験です。ＡＩ活用が進む現代では、専門職に限らず、あらゆるビジネスパーソンにＡＩへの理解が求められています。

本研修では、Ｇ検定のシラバスに準拠し、機械学習やディープラーニングから、ＡＩプロジェクトの進め方、法律・倫理までを体系的に学びます。ケーススタディを通じて自身の業務と結びつけて考えながら、単なる検定対策のための知識ではなく、実務で活かせるＡＩリテラシーを身につけます。

※本研修は、Ｇ検定の公開シラバスに基づき、当社が作成したオリジナルテキストを使用します。一般社団法人日本ディープラーニング協会の認定講座ではありません
※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います。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

研修のゴールgoal

①Ｇ検定出題範囲の基礎知識を習得する
②機械学習の種類とそれぞれの特徴を理解する
③ＡＩ利用のガイドラインやリスクを把握し、安全に活用できる

研修プログラム例program

＜１日目＞所要時間：６時間
	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】自身の業務におけるＡＩの活用場面を考える	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】業務でデータ分析の際に検証したいことを考える	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】各種の学習方法をどのように活用できるかを考える（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

＜２日目＞所要時間：６時間
	内容	手法
	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対処方法を考える	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】触れたことのあるＡＩの中で、特に印象に残っているものを挙げる	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（業務改革）（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】ケースを読み、ＡＩプロジェクトを進めるうえでの課題を整理する	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】ケースを読み、ＡＩを導入する法律・倫理上の課題をまとめる	講義ワーク
	９．まとめ【ワーク】今後ＡＩをどのようにビジネスに活かしていきたいかをまとめる	ワーク

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カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

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開発者コメントcomment

ChatGPTやCopilotなどの生成ＡＩがますます身近になる一方で、ＡＩの仕組みや注意点を学ぶ機会がないまま業務で使っている方は多いのではないでしょうか。Ｇ検定の出題範囲は幅広く、機械学習の基礎知識にとどまらないため、その学習を通じてＡＩを賢く使えるようになります。ビジネスにおいてＡＩを安全に活用するうえで、役立つ知識が身につくよう本研修を開発しました。

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	９．まとめ【ワーク】今後ＡＩをどのようにビジネスに活かしていきたいかをまとめる	ワーク

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