AI/機械学習の効率的な活用に向けた「MLOps」超入門【提携セミナー】

AI/機械学習の効率的な活用に向けた「MLOps」超入門【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

下山 輝昌 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費 未定

☆豊富な事例やデモ実演を含めて、具体的な進め方を徹底解説します!

☆業務で活用するイメージを持ちやすいように、初歩から丁寧に説明を進めていくので、

ビジネスへの応用にお困りの方・最前線の情報を入手したい方など、

是非、この機会に本セミナーをご活用ください!

 

AI/機械学習の効率的な活用に向けた

「MLOps」超入門

 

≪現場でAIを活用するための実践論≫

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

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。巷には、AIの入門書やセミナー等があふれ、AIを作るだけであれば困ることはありません。しかしながら、まだまだビジネスの変革という観点では企業として上手に活用できていないのが現状です。

 

それは、なぜなのでしょうか。一言で言うと、「つくる」と「活用」がかけ離れているからです。システム開発で考えてみると、決まりきったシステムを作ることはできますが、変化の激しいビジネスで活用するためには、システムに柔軟性が必須となります。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ます。そういった背景もあり、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を活用するという視点にフォーカスして、MLOpsに関して説明します。まずは、機械学習をテーマにAIの基礎や基本的な開発の全体像を押さえます。それをもとに、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。さらに、具体的な事例をもとに、MLOpsがどのように組み上がっていくのかを見ていきましょう。最後に、プロジェクトを効果的に進めていくポイントや、陥りやすい落とし穴にも触れながら、AIを活用する、ということ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。

 

◆受講後、習得できること

  • PythonによるAI構築の流れを理解し、業務で活用するイメージを持つことができるようになる
  • AI/機械学習の設計項目やポイントを理解し、AIをつくるためのデザインができるようになる
  • AI/機械学習の技術を構造的に理解し、プロジェクトの中で適切にAI技術を選択できるようになる
  • AIプロジェクトの全体像や効果的な進め方を理解し、プロジェクト推進ができるようになる

 

◆講演中のキーワード

  • デジタルトランスフォーメーション
  • DX
  • MLOps
  • 人工知能
  • AI
  • 機械学習
  • データ分析
  • デジタル活用

 

担当講師

株式会社Iroribi
代表取締役
下山輝昌 先生

 

■ご経歴
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システム開発のプロジェクトを推進。
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。

■専門および得意な分野・研究
・マテリアルサイエンス、エネルギーデバイス開発
・ビッグデータ分析
・機械学習/AI モデル構築およびシステム開発

 

セミナープログラム(予定)

1.デジタル技術の活用
1) 今、社会で何が起きているのか
2) デジタル技術を活用するとは
3) AIはなぜ重要なのか

 

2.AI/機械学習
1) 学習と予測
2) 教師あり学習と教師なし学習
3) 画像/言語など応用分野に見るAIの種類
4) ディープラーニングとは何か

 

3.AI/機械学習プロジェクトの全体像
1) デジタル/データ活用プロジェクトにおけるAIの役割
2) 分析型AIと試作型AI
3) AI/機械学習プロジェクトの流れ
4) AIモデル構築/運用フェーズにおけるポイント
5) 理想的なシステム像
6) MLOpsの重要性

 

4.具体的な事例に学ぶAI/機械学習の活用
1) プロジェクトの背景
2) プロジェクトの設計
3) AIモデル構築の流れ
4) AIモデル構築 AI設計、データ収集、事前データ分析
5) AIモデル構築 実験設計、学習、評価
6) 運用判断/運用時にやるべきこと
7) AIのメンテナンス
8) プロジェクトを進める上での代表的な落とし穴

 

5.AIの種類別に見るシステムパターン
1) オーソドックスな予測モデルにおけるシステムパターン
2) 画像AIにおけるシステムパターン
3) 言語AIにおけるシステムパターン

 

6.AI/機械学習プロジェクトのポイント
1) AI/機械学習を使って何がやりたいのか
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
3) 運用/営業体制の重要性
4) みんなで創るための地図
5) 地図を活用してビジネスを変革する

 

7.質疑応答

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

備考

配布資料・講師への質問等について
●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

 

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

 

 

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