今後、ビジネス活用が進んでいくAI分野において、ビジネスパーソンが「最低限これだけは知っておきたいこと」をまとめて、わかりやすく解説していきます。

受講において、プログラミングの基礎知識や数学の素養は必要ありません。

実際のビジネスの現場に、どのような機械学習の仕組みが活用されるのか？
どのようなロジックで動いているのか？
ビジネス活用において何を注意すべきかについて、体感的につかんでいただきます。

＜講義アジェンダ＞

1.データ分析入門とデータ可視化
2.教師なし学習と自然言語処理入門
3.特徴量エンジニアリング
4.回帰問題
5.分類問題
6.実践ビジネスデータ分析
7.AIのための統計学入門
8.DeepLearning入門
9.GANによる画像生成とRNN/LSTMによる自然言語処理
10.衛星データと機械学習
11.アンサンブル学習と精度向上手法
12.画像認識入門
13.センサーデータ分析と画像分類・物体検出
14.効果検証への機械学習活用
15.レコメンドシステム

＜ビジネス活用イメージ＞

・問い合わせ自動応答システム（チャットボット）
・オススメの映画やアニメを推薦してくれるシステム
・多言語の同時翻訳システム
・工場での不良品検知
・会員ビジネスでの入会予測、継続率予測、退会予測
・店舗売上予測（需要予測）
・営業売上予測
・不動産の価格予測
・顧客がある商品を買うか買わないかを予測
・市街地の地形から繁盛店になるかを予測
・石油タンクの減り具合から原油価格を予測
・センサーデータを用いた電力需要予測
・顧客分析（セグメントに分けたマーケティング）
・視聴率分析/選挙分析/アンケート分析
・画像分類/顔認識
・自動運転
・音声検索/音声操作
・写真・絵画を生成
・学習用疑似データの生成