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AI活用のための「MLOps」超入門

~現場ですぐに使える基本知識と実践論~

受講可能な形式:【Live配信】のみ

このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2022年12月1日(木)  13:00~17:00
会場 Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)  
会場地図
講師 下山輝昌(しもやまてるまさ) 氏
株式会社Iroribi 代表取締役


 <略歴>
2010年 東京工業大学 修士課程修了。
2010年 日本電気株式会社(NEC)に入社。
同、中央研究所にてエネルギーデバイスなどの研究開発に従事。
2015年 日本電気株式会社(NEC)を退職し、フリーランスとして独立。
機械学習を活用したデータ分析やAIシステム開発の官民の様々なプロジェクトを推進。また、ベンチャー企業の役員や技術顧問などを歴任。
2021年 株式会社Iroribi 設立(代表取締役)。
AI、ブロックチェーンなどのデジタルテクノロジーの活用における最後の1歩に寄り添い、テクノロジーとビジネスの橋渡しを行っている。
著書に
『Python実践データ分析100本ノック 第2版(秀和システム)』
『データ分析プロジェクト 実践トレーニング(秀和システム)』など多数。
受講料(税込)
各種割引特典
50,600円 ( E-Mail案内登録価格 50,600円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体46,000円+税4,600円
E-Mail案内登録価格:本体46,000円+税4,600円
お1人様受講の場合 50.600円(46,000円+税4.600円)
1口でお申込の場合 61,600円(56,000円+税5,600円/1口(3名まで受講可能))
※S&T E-Mail案内登録価格 S&T複数同時申込み割引対象外

※開催7日前に請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
  ​一旦、納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス
オンライン配信★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、
 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、
 Zoom公式ページ(https://zoom.us)にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。
 または、Zoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認ください。
 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。
 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。

★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
備考★受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。
 その場合は開催1週間前にご連絡します。

★1口でお申込の場合
 代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。
 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。

セミナー趣旨

 AIの専門家ではなくてもAIを作れるようになってきている昨今、効果的に自社内でAIを活用できることこそが、会社の飛躍の鍵を握っています。一方で、「AIを一度作ってしまえばみんな使ってくれる」と思っている方が多いのではないでしょうか。AIは万能のツールではありません。AIを「つくる」だけではなく、活用の仕方や運用方法を常に見直し、改善をし続けていくことこそが、大きなビジネス変革に繋がっていきます。
 ビジネスの環境が激しく変化している時代において、システムにも柔軟性が必要となります。AIなどのように試行錯誤を前提としている技術を使う場合、なおさら柔軟性のあるシステム設計や開発/運用が必要になってきています。そういった背景から、AIシステムを柔軟かつ効率的に活用するためのMLOpsが注目されています。
 そこで、本講座では、AIを活用し常に改善していくという視点にフォーカスして、MLOpsを説明していきます。最初にAI/機械学習プロジェクトの全体像や目的を押さえていきます。その後、AIモデル構築やAIシステムの基礎的な説明をもとに、なぜ柔軟なシステム、さらにはMLOpsが求められているのかを紐解いていきます。最後に、具体的な事例をもとに効果的に活用し続けていく流れを体験しつつ、プロジェクトを効果的に進めていくポイントを理解しつつ全体を振り返っていきます。一部、デモも交えながら説明を行います。

セミナー講演内容

1 デジタル技術の活用に向けて
 1.1 社会/企業/組織の変化
 1.2 デジタル技術を活用するとは
 1.3 AIの必要性と難しさ

2 AI/機械学習プロジェクト
 2.1 プロジェクトの目的は何か
 2.2 DXプロジェクトにおけるAIの役割
 2.3 AI/機械学習プロジェクトの流れ

3 AI/機械学習モデル構築
 3.1 学習と予測
 3.2 教師あり学習/教師なし学習
 3.3 応用分野から見るAIの種類(画像/言語/音声AIなど)
 3.4 そしてディープラーニングへ

4 AI/機械学習システム
 4.1 AI/機械学習システムとは何か
 4.2 システムの基本コンセプト
 4.3 システムデザインパターン
 4.4 AI/機械学習システムの運用

5 具体的な事例に学ぶAI/機械学習の活用
 5.1 プロジェクトの背景/設計
 5.2 AIモデル構築/評価
 5.3 試用と運用判断に向けて
 5.4 AIシステム開発
 5.5 運用(AIメンテナンス)

6 AI/機械学習プロジェクトのポイント
 6.1 AI/機械学習を使って何がやりたいのか
 6.2 ビジネスのスケールに合わせたシステムのスケーリング
 6.3 運用/営業体制の重要性
 6.4 みんなで創るための地図
 6.5 地図を活用してビジネスを変革する