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

: 野田晴義

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・科目等履修生および経営者・企画職・IT部門等、ビジネスでAIを活用したいと考えているすべての人の中で、AIの概要を理解したうえでプロジェクトへの参加を希望する人

授業の主題と概要

AIをビジネスで活用するために必要な知識とスキルを身に付けることを目標とします。
① AIシステムの適用に不可欠な基本的なAI技術（機械学習、深層学習を含む）の概要にについて学び、理解と判断ができる
② 様々な業界で既に導入されているAIの事例や技術を学び、AIシステムの適用方法を判断できる
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、データ準備とトレーニングの適用方法を学び、実践できる
④ AIシステム企画・開発において必要な法的・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

AIに関する基本的な知識を身に着け、AIを活用したビジネスの企画・提案のための基礎知識を取得する

講義スケジュール

講義回数	講義テーマ
1,2	＜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）・共にし、AIの課題や社会に与える影響に対して検討を行う
3,4	＜AIを活用したサービスと法的・倫理的課題(ケーススタディ)＞・AIやデータを活用した製品・サービスの事例を理解し、代表的なAIのテクノロジーを学ぶことによってAIシステム構築やベンダー選定における留意点を学ぶ・画像分類などの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して、従来のシステム開発とは異なる法的・倫理的課題を理解する。また、AIシステム構築の契約における留意点についても解説する
5,6	＜データ駆動型分析アプローチとデータの準備・整備 (演習)＞・データ駆動型分析ならびにその手法を理解し、分析結果をビジネスに活かす・業務分析におけるデータの重要性とデータ整備・業務要件とアプローチのパターン（演習）
7,8	＜データの整備と性能向上、そしてデータ活用で生まれるビジネス価値＞・AI分析のためのデータ整備ならびに性能向上のための継続的なアプローチを解説し、演習により理解を深める・自社課題の分析のための最終提出物を発表する・AIプロジェクトの実務への適用を検討する・AIが抱える課題を紹介する