AI×DX人材育成プログラム［カテゴリ2］ディープラーニングと実運用アーキテクト

Chapter 1

ディープラーニング入門

【習得できる知識】
・ディープラーニングと従来の機械学習の違い
・ニューラルネットワークの基本概念と構造
【習得できるスキル】
・AIの基礎的な説明ができるリテラシー
・社内外への技術説明能力

Chapter 2

ディープラーニングの応用

【習得できる知識】
・自動運転、医療、翻訳などの分野でのAI活用例
・AIの社会的インパクトと実用性の理解
【習得できるスキル】
・AIの活用事例を自業務に応用するアイデア力
・新規サービス検討スキル

Chapter 3

AIプロジェクトの始め方

【習得できる知識】
・AI導入に必要なプロセスと体制づくり・企画から実装までのステップ
【習得できるスキル】
・AIプロジェクトの企画・推進スキル・関係者との合意形成やプロジェクトマネジメント力

Chapter 4

データサイエンスとAI

【習得できる知識】
・AIに必要なデータの種類と処理方法・データ分析の基本的な考え方
【習得できるスキル】
・データ収集・前処理の設計力・意思決定に必要なデータ理解力

Chapter 5

生成型AIの探究

【習得できる知識】
・GPTやDALL-Eなどの生成AIの仕組み・クリエイティブ業務との関連性
【習得できるスキル】
・生成AIを活用した資料作成・アイデア発想スキル・画像・テキストの自動生成ツールの活用能力

Chapter 6

AI倫理

【習得できる知識】
・AIの透明性、公平性、プライバシー保護などの倫理問題・倫理的判断を伴う開発の視点
【習得できるスキル】
・AI導入時のガイドライン作成スキル・技術倫理を考慮した判断力

Chapter 7

ロボティクスとAI

【習得できる知識】
・AIによるロボット制御と自動化の仕組み・人と機械の関係性の考察
【習得できるスキル】
・現場での自動化提案力・人間中心設計の考え方

Chapter 8

自然言語処理（NLP）

【習得できる知識】
・言語の理解と生成に関する技術知識・チャットボットや音声認識の活用方法
【習得できるスキル】
・チャットボットやFAQ自動化の導入支援スキル・ユーザーとAIの役割設計スキル

Chapter 9

AIプロジェクトのリスク管理

【習得できる知識】
・AI開発におけるリスクとその評価手法・失敗を防ぐための事前対応策
【習得できるスキル】
・AIプロジェクトのリスク特定・対策案立案力・導入時のトラブル予防計画能力

Chapter 10

AI技術の進化と将来性

【習得できる知識】
・AIの今後のトレンドや新技術の可能性・自業務にどう適応させるかのヒント
【習得できるスキル】
・将来の技術導入に向けた情報収集力・長期視点での事業戦略への応用力