非エンジニア/超初心者のための人工知能 (AI / 機械学習 ) を活用したビジネスモデル立案講座 -基礎編-
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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非エンジニア/超初心者のための人工知能 (AI / 機械学習 ) を活用したビジネスモデル立案講座 -基礎編-

突然、社長から人工知能(AI/ディープラーニング/機械学習)活用を推進しろと言われて困っていませんか? 本講座は経営企画などの非エンジニア向けにAI活用ノウハウを獲得するための講座です。
Bestseller
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Last updated 3/2020
Japanese
Current price: $34.99 Original price: $49.99 Discount: 30% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 5 hours on-demand video
  • 7 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • AIの基礎知識として機械学習/深層学習/深層強化学習の基礎的な内容を理解する
  • AIが出来る事・出来ない事をしっかりと把握することで、AI企画を進める上での基礎知識を固める
  • リーンキャンバスに基づいて作成したAIモデルキャンバスを利用したビジネス企画立案ができるようになる
  • AIモデルキャンバスを作成することでAI発注する際にAIベンダーと十分な協議ができるようになる
  • AI×IoTビジネスモデルの基本フレームを理解できる
  • デジタルトランスフォーメーションの本質を理解できる
Requirements
  • プログラミングや人工知能の知識が全くない初心者の方でも大丈夫です。
Description

あなたは「AIを使って新規事業を検討しろ!」と社長から言われて困っていたりしませんか? 
本講座では大手コンサルティングファームで多くの実績をもったコンサルタントがAIを使ったビジネス検討のノウハウをご提供いたします。 

私たちエデュテックパートナーズ外資系コンサルファーム出身者により、AIなどのテクノロジーを活かしたビジネス検討や戦略立案のノウハウを提供しています。今回はそのノウハウの一部をUdemy特別講座として実施することにいたしました。講座の中では独自のAIビジネスキャンバスによるケーススタディを実施することで、AIによってビジネスを検討する感覚を養っていただきます。

※ あくまで全く人工知能を知らない方向けに簡単に理解していただくことをターゲットとしているため、既にAI/機械学習の技術学習をされている方には物足りない点もあるため、ご自身の目的に即してご利用ください。


【講座メニュー】

■前半:AIビジネス企画の立案ノウハウ獲得

・AI活用におけるビジネス力

・AIビジネスキャンバスの学習

・ケーススタディ1:きゅうりの画像識別

・AIの基礎知識(機械学習/ディープラーニング/深層強化学習)

・AIが出来ること/出来ないこと

・ケーススタディ2:AIが出来ること/出来ないことの精査

・ケーススタディ3:AIの精度の担保①

・ケーススタディ4:AIの精度の担保②

・ケーススタディ5:医療におけるAI活用


■後半:AI×IoT時代のビジネスモデル立案ノウハウの基礎力獲得

・AI×IoT時代のマクロ環境理解

・ケーススタディ:デジタルによる業界構造の変化を考える

・デジタルビジネス案創出ノウハウ

・ケーススタディ7:デジタルビジネス案を案出する訓練

・AI×IoTビジネスモデルの本質

・ケーススタディ8:AI企画案のプラットフォーム展開の検討


本研修は、大手商社/大手IT企業などの多数の法人研修として実施しているプログラムをUdemy向けに拡張させていただき提供しています。今最も必要となるビジネススキルとして是非活用してください。

Who this course is for:
  • 企業でのAI活用を進めたいが悩まれている方など、非エンジニアでAI活用を検討したい方向けです。モデル構築技術を学びたい方、データサイエンティストとしての経験豊富な方には向いていません。
Course content
Expand all 39 lectures 04:49:25
+ はじめに
3 lectures 33:29

はじめに、本コースの概要を理解できるように、コースの全体像・コースの対象者・ゴールについて説明します。

Preview 07:48

AIによってどのようにビジネス変革を実現するのかを、イケてるAI活用とイケてないAI活用から最新の具体的な業界変革事例を通して確認していきます。

Preview 14:07

このレクチャーでは、AI活用のビジネス力が不足していることがAI活用の失敗の原因になっていることについて理解していただきます。

Preview 11:34
+ 事例から見るAIの全体像
5 lectures 34:12

このレクチャーでは、AI機能の1つである画像識別を利用した事例を確認することで画像識別の活用イメージをもちます。

Preview 10:47

このレクチャーでは、AI機能の1つである言語識別を利用した事例を確認することで言語識別の活用イメージをもちます。

言語識別の事例
06:08

このレクチャーでは、AI機能の1つである音声識別を利用した事例を確認することで音声識別の活用イメージをもちます。

音声識別の事例
07:11

このレクチャーでは、AI機能の1つである予測分析を利用した事例を確認することで予測分析の活用イメージをもちます。

予測分析の事例
04:07

このレクチャーでは、AI機能の1つである生成・制御を利用した事例を確認することで生成・制御の活用イメージをもちます。

生成・制御の事例
05:59
+ AIモデルキャンバスの学習
5 lectures 34:56

このレクチャーでは、AIビジネスモデル立案をするための3つのポイントを理解していただき、フレームワークになるAIモデルキャンバスについて学習していきます。

AIモデルキャンバスの学習①
09:17

このレクチャーでは、AIビジネスキャンバスの理解を更に深めるために簡単な犬猫画像識別モデルを利用したAIモデルキャンバスの埋め方を学習します。

AIモデルキャンバスの学習②
07:06

このレクチャーでは、AIの最も基本で重要な機能である「画像識別」について学んでいただき、画像識別が出来る事/出来ない事の基準を理解していただきます。

画像識別の出来る事/出来ない事
12:31

ケーススタディ1では、AIモデルキャンバスを利用の仕方を具体的に理解してもらうために、簡単な「きゅうりの仕分けシステム」のケースに取り組んでいただきます。

ケーススタディ1
01:22

このレクチャーでは、ケーススタディ1の回答内容を説明します。

ケーススタディ1(回答編)
04:40
+ AIの基礎知識
6 lectures 01:11:07

このレクチャーでは、AIビジネスモデル立案の基礎になる、現在使われているAIの仕組みに係る基礎知識として機械学習を学んでいただきます。

AIの基礎知識(機械学習①)
15:39

このレクチャーでは、現在使われているAIの仕組みに係る基礎知識として機械学習の基本的な分類について学んでいただきます。

AIの基礎知識(機械学習②)
09:05

このレクチャーでは、機械学習の中でも一番注目されているディープラーニング/深層学習の仕組みについて学んでいただきます。

AIの基礎知識(ディープラーニング①)
07:47

このレクチャーでは、機械学習の中でも一番注目されているディープラーニング/深層学習の仕組みについて学んでいただきます。

AIの基礎知識(ディープラーニング①)
07:12

このレクチャーでは、実際にディープラーニングのアルゴリズムが動いている様子を確認して、AIのイメージを掴んでいただきます。

実際にディープラーニングを確認しよう!
12:29

このレクチャーでは、AIの基礎知識の中でも最も最新となる深層強化学習について、人間を超えた囲碁AIである「アルファ碁」を事例に学んでいただきます。

AIの基礎知識(深層強化学習)
18:55
+ AIが出来ること/出来ないことの理解
9 lectures 47:27

このレクチャーでは、AIビジネスモデルを立案する上で必要となる「AIが出来ること」の全体概要を把握していただきます。

AIが出来る事
06:15

このレクチャーでは、AIビジネスモデルの実現可能性を十分に考慮するために必要となる「AIが出来ないこと」を学んでいただきます。

AIが出来ないこと①
06:31

このレクチャーでは、AIビジネスモデルの実現可能性を十分に考慮するために必要となる「AIが出来ないこと」の続けて学んでいただきます。

AIが出来ないこと②
06:35

このケーススタディ2では、AIが出来ないことを理解するために、5つのAI検討案についての実現可否を確認していただき、AIが出来ないことを判別する感覚を学んでいただきます。

ケーススタディ2
01:04

このレクチャーでは、ケーススタディ2の回答内容を説明します。

ケーススタディ2(回答編)
02:30

このレクチャーでは、AIが出来ないことの中でも、「AIの精度」について学んでいただきます。

AIが出来ないこと③
09:54

このレクチャーでは、AIが出来ないことの中でも、「AIの精度」について、精度不足を補う方法を学んでいただきます。

AIが出来ないこと④
04:16

このケーススタディ3では、AIの精度の担保について深く考えてもらうために、自動運転車におけるAI活用について失敗しないための工夫を検討していただきます。

ケーススタディ3
06:30

このレクチャーでは、ケーススタディ3の回答内容を説明します。

ケーススタディ3(回答編)
03:52
+ AIモデルキャンバスの総合演習
4 lectures 09:57

このケーススタディ4では、本講座の総まとめとして、画像識別を利用した医療現場でのAI活用についてAIビジネスモデルを考えていただきます。

ケーススタディ4
01:52

このレクチャーでは、ケーススタディ4の回答内容を説明します。

ケーススタディ4(回答編)
03:53

このケーススタディ5では、回答例として提示した内容につける「データの視点」の内容を詳細に検討していただきます。

ケーススタディ5
01:13

このレクチャーでは、ケーススタディ5の回答内容を説明します。

ケーススタディ5(回答編)
02:59
+ AIビジネス企画立案ノウハウ
4 lectures 41:51

このレクチャーでは、AIビジネス企画立案に必要な実施ステップを学習していきます。

AIビジネス企画立案ステップ
10:50

このレクチャーでは、実際に弊社がベンチャー企業創業支援の際に実施した、実態調査の内容に基づいて調査フェーズについて学習していきます。

実態調査フェーズ
14:06

このレクチャーでは、弊社が実際に作成したAIビジネス企画書に基づいて企画書内容の学習をしていきます。

AIビジネス企画書の立案
10:23

このレクチャーでは、弊社が実際に作成したAI開発企画書の内容に基づいてAI開発企画とはどのような内容なのかについて学習していきます。

AI開発企画書の立案
06:32
+ 実行力を持たせるためのAIビジネス企画案の検証
3 lectures 16:26

このレクチャーでは、AIビジネス案の検証フェーズの実施方法について学習します。

ビジネス案検証フェーズ
04:35
ビジネス実効性検証フェーズ
04:53

このレクチャーではボーナスレクチャーとして、実際に弊社サービスで実施しているAIビジネススキルの獲得支援について説明します。

ボーナスレクチャー
06:58