AIセミナー 全11講座パック
生成AIからAI開発までまとめて学べる

生成AIセミナー講座の到達目標

• 生成AIの種類と大規模言語モデル(LLM)の仕組みが理解できる。
• AI（機械学習）の仕組みが理解できる。
• 生成AIチャット（ChatGPT・Copilot・Geminiなど）の活用方法が理解できる。
• プロンプトエンジニアリングが理解できる。

生成AIセミナー講座の到達目標

• 様々な生成AIサービスを知り、活用できる。
• 生成AIの業務活用における課題と解決策が理解できる。
• 自社独自の生成AIが作成できる。
• 生成AI技術の組み合わせによる業務フローの自動化ができる。

ChatGPTセミナー講座の到達目標

• 生成AIの種類と大規模言語モデル(LLM)の仕組みが理解できる。
• AI（機械学習）の仕組みが理解できる。
• 生成AIチャット（ChatGPT）の活用方法が理解できる。
• プロンプトエンジニアリングが理解できる。

ChatGPTセミナーの到達目標

• 様々な生成AIサービスを知り、活用できる。
• 生成AIの業務活用における課題と解決策が理解できる。
• 自社独自の生成AIが作成できる。
• 生成AI技術の組み合わせによる業務フローの自動化ができる。

Geminiセミナー講座の到達目標

• 生成AIの種類と大規模言語モデル(LLM)の仕組みが理解できる。
• AI（機械学習）の仕組みが理解できる。
• 生成AIチャット（Gemini）の活用方法が理解できる。
• プロンプトエンジニアリングが理解できる。

Geminiセミナー講座の到達目標

• 様々な生成AIサービスを知り、活用できる。
• 生成AIの業務活用における課題と解決策が理解できる。
• 自社独自の生成AIが作成できる。
• 生成AI技術の組み合わせによる業務フローの自動化ができる。

Microsoft 365 Copilotセミナー講座の到達目標

• 生成AIの種類と大規模言語モデル(LLM)の仕組みが理解できる。
• AI（機械学習）の仕組みが理解できる。
• 生成AIチャット（Microsoft 365 Copilot）の活用方法が理解できる。
• プロンプトエンジニアリングが理解できる。

Microsoft 365 Copilotセミナー講座の到達目標

• 様々な生成AIサービスを知り、活用できる。
• 生成AIの業務活用における課題と解決策が理解できる。
• 自社独自の生成AIが作成できる。
• 生成AI技術の組み合わせによる業務フローの自動化ができる。

Pythonセミナー講座の到達目標

• Pythonの基礎文法が理解できる。
• Pythonライブラリの使い方について習得できる。
• Webスクレイピングができる。
• エラー解決の方法について理解できる。

Pythonセミナー講座の到達目標

• Pythonによるデータ可視化ができる。
• AIの概要が理解できる。
• Excel処理の自動化ができる。
• 画像処理の基礎が理解できる。

AIエンジニア育成講座1日目の到達目標

• AIを構築するための機械学習の仕組みを理解できるようになる。
• AIの開発環境を構築できるようになる。
• プログラミング言語PythonでAIを実装できるようになる。
• 機械学習ライブラリを用いたAIモデルの実装ができるようになる。
• 実装したAIモデルの評価と可視化、チューニングができるようになる。

AIエンジニア育成講座2日目の到達目標

• ディープラーニング用ライブラリ「TensorFlow / Keras」のコーディングを理解し高度なAIを実装できるようになる。
• センサーデータを用いた数値処理を行いAIによる行動分析ができるようになる。
• 画像処理AIの実装方法を習得し画像認識ができるようになる。
• 最新の画像アーキテクチャを利用してより高度な画像認識モデルの作成ができるようになる。
• 時系データを基にRNNモデルを実装できるようになる。

AI機械学習・ディープラーニングセミナー基礎の到達目標

• AIの定義と種類（強いAI／弱いAI）を理解する。
• 人工知能のレベル（ルールベース〜機械学習〜深層学習）を把握する。
• AIの歴史と現在の位置（第三次AIブーム・生成AI）を理解する。
• 生成AIでできること（要約・分類・文章生成など）を整理する。
• AIが業務にどう使われているか（画像認識・自然言語処理などの事例）を知る。

AI機械学習・ディープラーニングセミナー応用の到達目標

• Azure Machine Learning Designer の基本操作を習得する。
• データを使った機械学習の流れ（分類・学習・評価）を実践する。
• ロジスティック回帰による予測モデルを構築する。
• SVMやDNNなど複数のアルゴリズムの違いを理解し使い分ける。
• 学習済みモデルを業務で活用できる形にする（評価・改善含む）。

データサイエンスセミナー講座の到達目標

• データ分析に必要な基礎的な統計学やPythonによるプログラミングが理解できる。
• データ分析の一連の流れが理解できる。
• 分析結果に対して前処理やアルゴリズムによって結果を改善するための方法が理解できる

データサイエンスセミナーの到達目標

• 仮説を検証するための分析手法の選定方法が理解できる。
• 社内・社外の技術者に発注したり、プロジェクトが推進できる。
• データからビジネス課題を抽出し課題解決の方針立てと発表ができる。

G検定対策講座の到達目標

• G検定合格に必要なAIの基本的な仕組みを理解できるようになる。
• 講座の内容を理解できるようAIの仕組みを理解し機械学習アルゴリズムを扱えるようになる。
• 機械学習アルゴリズムの仕組みや種類を理解できるようになる。

G検定対策講座の到達目標

• G検定合格に必要なAIの応用的な知識を身につける。
• 画像認識や時系列分析などの応用的なAIアルゴリズムを理解できるようになる。
• G検定合格に必要な最新のAI技術を理解できるようになる。

E資格基礎講座の到達目標

• E資格合格に必要な基本的な数式を理解できるようになる。
• 講座の内容を理解できるようAIの仕組みを理解し機械学習アルゴリズムを扱えるようになる。
• プログラミング言語Pythonで簡単なAIを実装できるようになる。

E資格対策講座 1日目の到達目標

• E資格合格に必要な機械学習アルゴリズムの仕組みを数式から理解できるようになる。
• 学習したモデルの性能評価および学習データの処理ができるようになる。

E資格対策講座 2日目の到達目標

• E資格の合格に必要なニューラルネットワークの仕組みを数式から理解できるようになる。
• ニューラルネットワークを実装できるようになる。
• 自然言語処理（WordEmbedding）を理解できるようになる。

E資格対策講座 3日目の到達目標

• E資格合格に必要な画像認識のアーキテクチャを数式から理解できるようになる。
• 画像認識アーキテクチャを実装するのに必要なプログラミングコードを理解できるようになる。

E資格対策講座 4日目の到達目標

• E資格合格に必要なRNN、強化学習、自然言語処理を数式から理解できるようになる。
• RNN、強化学習、自然言語処理を実装するのに必要なプログラミングコードを理解できるようになる。
• E資格合格に必要な最新のAI技術を理解できるようになる。