体系的に学ぶ人工知能WEB講座

講座概要・受講料

開講時期
2024年11月開講(11月2日~12月28日)
内容
オンライン講座「講座動画視聴+オンライン演習」により体系的に人工知能技術を学ぶ
定員
各科目30名程度(最小催行人数12名)
対象
人工知能の概念および技法を習得し、実世界の課題解決に使いたい技術者(機械系、電機系、情報理工系など)
受講料
●科目
講義動画   45分✖28回
オンライン演習 90分✖12コマ

「知識情報学」
    講義動画6回 オンライン演習2コマ分
「機械学習の基礎」
    講義動画5回 オンライン演習2コマ
「画像処理」
    講義動画4回 オンライン演習2コマ
「実践深層学習」
    講義動画5回 オンライン演習2コマ
「自然言語処理」
    講義動画4回 オンライン演習2コマ
「コンピュータビジョン」
    講義動画4回 オンライン演習2コマ

●受講料(税込み)
※科目選択受講可(2科目から)
全6科目 20万円(22万円)
 5科目 18万円(19.8万円)
 4科目 15万円(16.5万円)
 3科目 12万円(13.2万円)
 2科目  9万円(9.9万円)
  • ◇◇◇賛助法人会員割引◇◇◇ 
  •  ・特別法人会員:10%off 法人会員:7%of ベンチャー会員:5%off
  •  ・団体割引(6科目受講5名以上):5%off
申込締切
2024年10月22日  受講料振込期限11月15日(振込期日はご相談に応じます)
主催
一般社団法人データビリティコンソーシアム  教材提供:大阪大学ライフデザイン・イノベーション拠点
後援・協力
後援:一般社団法人関西経済同友会 一般社団法人ソフトウェア協会 一般社団法人大阪大学産業科学研究協会
協力:大阪商工会議所                           

講座の目的

本講座は、短期間で実践力を身につける人工知能WEB講座です。大阪大学の教員が提供する講義により「体系的知識」を学び、実データによるプログラミング演習を通して、知識を実践の形で身につける。さらに、演習課題に取り組み、思考力と知識をフル活用することで、確実に能力向上に結び付けることを目指したAI講座です。
数式がわからなくても、体系的知識が身につくことにより、AIの視点から社会課題を「俯瞰」「洞察」する力を修得できます。
「研究課題」・「開発課題」の解決をはかる技術者だけでなく、「新規ビジネス」・「経営戦略」の立案においても、AI視点から自在に行える実戦力を養えるため、企画職・経営層の方にも役立つ内容構成です。

開講科目&講師の紹介

講座の構成

  1. 講義動画:全28回(知識情報学:6回、機械学習の基礎:5回、画像処理:4回、
              自然言語処理4回、コンピュータービジョン:4回)
              ※講義動画は1回あたり45分(15分×3本)
  2. 各科目の講義動画を、オンライン演習の1週間前から都合の良いときに視聴
  3. 土曜日に、講師によるオンライン演習を実施
     ※全6回。各科目90分×2コマ(知識情報学60分×3コマ)
     ※プログラミング演習・Q&A、最新の情報提供等
  4. 各科目、講義動画視聴+オンライン演習の翌週は、演習課題の取組み期間であり
     SLACKを用いた質疑応答可能期間(講師やTAが回答します)
  5. 講座期間中はいつでも、講義動画の反復視聴が可能
  6. オンライン演習を録画した動画も、開講期間中視聴可能
  7. 講座終了後、修了証・成績表を発行

日程詳細

2024年11月2日~12月28日の土曜日に開講

※11月2日(土)開講式(受講者共通)を実施。
<9:30~10:00> ●挨拶:八木康史(代表理事・大阪大学教授)
       ●オリエンテーション
<10:15~11:15> ●講演:池永寛明氏(日本経済新聞COMEMO KOL)
       「未来展望:これから社会はどう変わる? ― 技術・データと社会をどうつなぐのか?」
       ※講演は受講者の上司の方及び関係者の方にもご視聴いただけます

対象受講生

本講座がターゲットとする受講生は、以下に示す企業に勤めるミドルレベル層を対象とします。本教育プログラムでは、理論も理解することで、横展開のできる実践人材養成を目指していることから、数学知識(大学1、2年レベルの統計・確率、線形代数、解析学の知識)、演習課題をこなせるプログラミング経験があることが望ましいです。

  1. 課題解決に使えるAI修得をめざす研究者・技術者
  2. R&D部門をはじめ、経営・企画部門等においてAIの俯瞰力を修得したい方
  3. 線形代数、統計確率および微分積分の入門レベルの知識、Python使用経験があることが望ましい