開講科目の詳細
AIによるデータ活用実務特論1
Business Application of AI and Data 1
担当教員
受講対象者
?イノベーションマネジメント専攻の全受講生?科目等履修生 及び 経営者?企画職?IT部門等、具体的にビジネスでAi技術を活用してデータ活用による分析手法（データ整備?予測?分類など）を学びたい方
?Aプロジェクトを推進するジェネラリストを中心に、AIを使いこなすスペシャリストに向けた追加講義も用意する
授業の主題と概要
デジタル技術(AIやデータ分析)をビジネスで活用するために必要な基本的知識とスキルを身に付けることを目標とします。
① データ分析に不可欠な基本的なAI技術（機械学習、深層学習を含む）を学び、各種AIツールを体験することで現状のAIの能力を理解する
② 様々な業界に適用されているAIの事例や技術を学び、業務におけるAIの適用方法が判断できる
③ AIを始めとするデータ主導型分析アプローチを理解し、データ整備?準備とモデル学習の適用方法を学び、演習により実践を行う
④ 従来のITとは異なるAIプロジェクトの企画?推進における法的?倫理的課題について学び、資産を守る手段を提示できる
到達（習得）目標
?デジタル技術(AIや機械学習など)を活用して、ビジネスの多様なデータから分析?予測を行うプロジェクトの企画?推進を行える知識を取得する
? ＡＩプロジェクトを推進するために必要となる、データ整備や機械学習に関する基礎知識とスキルを身につけ、実践で適用する
講義スケジュール
| 講義 回数 |
講義テーマ |
|---|---|
| 1,2 | ＜デジタルデータ分析/AIの概要とテクノロジー＞ ?AIに関する機械学習を含む基礎知識や用語を広く理解する ?従来のITとは異なる”データから学習する”という概念を理解する（演習） ?分析するAIに加え、成果物を生成する生成AIによる新たなるインパクトを理解する |
| 3,4 | ＜デジタルデータ分析/AIを活用したサービスと法的?倫理的課題＞ ?AIやデータを活用した製品?サービスの事例を理解し、AIシステム構築やベンダー選定における留意点を学ぶ ?AI画像分類や自動生成などのAIツールを体験する（演習） ?AI学習に利用されるデータや学習済みモデルなどの成果物に対する法的?倫理的課題を理解する。また生成AIの課題も検討する |
| 5,6 | ＜デジタルデータ分析/AIの手法、分析データの準備?整備＞ ?データ駆動型分析ならびにAIにおける各種手法を理解する ?AIデータ分析の結果をビジネスに活かす ?AIデータ分析におけるデータ整備(演習)と性能向上 |
| 7,8 | ＜デジタルデータ分析/AIのデータ及びビジネス課題解決のアプローチ＞ ?AIによるデータ分析とその検証(演習)、ビジネスへの適用 ?自社課題の分析のための最終提出物を発表する ?AIが抱える課題を紹介 |
開講について
開講時期： 3学期
開講形態： 180分×4日間
講義回数： 全8回
※状況に応じて、一部変更が生じる場合もございます。予めご了承ください。
テキスト/参考図書
【テキスト】
オンラインにて授業時に配布
【参考図書】
?人工知能は人間を超えるか(角川EPUB選書)
?AIリスク教本（日経BP）
?データサイエンティスト育成講座
?AIってそういうことか！(日経BP)
?業界別！AI活用地図 8業界36業種の導入事例が一目でわかる(翔泳社)
?Pythonで儲かるAIを作る(日経BP)
※上記は一部追加?変更となる場合もございます。また、指定テキスト及びケースなどは、別途ご購入頂くもので、
授業料には含まれておりません。予めご了承ください。
