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コース内容

コース概要

AI （人工知能）は、システムを使用して人間の知的行動を模倣するための方法論であり、ご存知のとおり幅広い分野で利用が進んでいます。
このトレーニングは、AIを理解する上での基本を学びます。持続可能で倫理的で堅牢なAIを理解し、その利点と課題についても紹介します。
このコースはまた、EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation 認定資格の対策コースであり、模擬試験等の試験対策により資格取得を目指す内容になっています。
AIの基礎を学ぶコースであり、ノンテクニカルの内容を多く含みます。機械学習やDeep Learning等のテクニカルについて学びたい方は別コースをご検討下さい。

学習目標

このコースを受講すると以下を理解することができるようになります。
・人間を中心とする倫理的で持続可能な人間とAI
・AIとロボット工学
・AIプロジェクトの利点の活用 - 課題とリスク
・機械学習（ML）の理論と実践 - MLツールボックスの構築
・人と機械の管理、役割、および責任 - AIの未来

対象者

・EXIN AI Foundation資格取得を目指す方。

・AIの基礎を学びたいと考えている営業、コンサルタント、エンジニア。

前提知識

・無し

内容

※内容は変更になる場合があります

●1. 倫理的で持続可能な人間と人工知能（AI）
・1.1. 人間知能とAIの一般的な定義を思い出す
・1.2. 特に、倫理的で信頼できるAIの説明をする
・1.3. 持続可能な3つの基本的な分野と国際連合が持続可能な開発ついて設定した17の目標の説明をする
・1.4. AIが「ユニバーサルデザイン」および「第四次産業革命」の一部であることの説明をする
・1.5. 機械学習（ML）はAIの発展に大きく寄与することの理解をする

●2. AIとロボット工学
・2.1. AIの知的エージェントの理解を示す
・2.2. ロボットとは何かを説明する
・2.3. 知能ロボットとは何かを説明する

●3. AIの利点の適用 - 課題とリスク
・3.1. 持続可能性が人間を中心とする倫理的なAIとどのように関連しているか、そして私たちの価値観がAIの活用をどのように推進し、人間、社会、組織をどのように変えるかの説明をする
・3.2. AIの利点の説明をする
・3.3. AIの課題の説明をする
・3.4. AIプロジェクトのリスクの理解を示す
・3.5. AIの可能性のを列挙する
・3.6. AIプロジェクトの一般的な資金源を特定し、NASAの技術成熟度レベル（TRL）に関連付ける

●4. AIの開始：MLツールボックスの構築方法 - 理論と実践
・4.1. データから学習する方法の説明をする（機能、ソフトウェア、ハードウェア）
・4.2. MLおよびAIエージェントの機能に役立つ一般的な特化型AI機能を思い出す

●5. 人間と機械の管理、役割、および責任
・5.1. AI（特にML）が人間と機械との連携を促進させることの理解を示す
・5.2. 人間と機械が連携する未来の方向性の列挙する
・5.3. プロジェクトに対する「経験から学ぶ」アジャイルアプローチの説明をする

備考

※最終日に試験バウチャーを提供します。
　バウチャーを利用して有効期限内のお好きな時にご受験いただけます。