管理者向け 人工知能を用いた需要予測・在庫管理

1時間26分
提供期間: 10/07 14:05 - 12/30 00:00
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■概要

今日のAI(人工知能)ブームは、ディープラーニング(深層学習)の成功によるものです。ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で、その能力を発揮します。同様に、業務や経営のためのデータ(ビジネスデータ)についても、ディープラーニングを利用することで、新たな分析が可能になります。本セミナーでは、まず、ディープラーニングとは何か、および、ディープラーニングの利点と欠点について説明します。そして、ディープラーニングでビジネスデータを分析する為には何をどうするか、その運用と注意点について説明します。最後に、データ分析を行うクラウドサービスも紹介します。

 

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

・ビジネスデータの分析手法

・ディープラーニングの運用方法

 

セミナーの対象者はこんな方です

・ディープラーニングの利点と欠点を知りたい方

・ディープラーニングの導入を検討している経営管理者

 

■カリキュラム

 

1. ディープラーニング(深層学習)とは何か

    1.1 強いAIと弱いAI

    1.2 教師あり学習と教師なし学習

    1.3 数量の予測と確率の予測

    1.4 神経細胞の仕組み

    1.5 ニューラルネットワーク

2. ディープラーニングの利点と欠点

    2.1 特徴抽出の自動化

    2.2 データ量と処理時間

    2.3 ブラックボックス

3. ビジネスデータの分析

    3.1 データのまとめ方

    3.2 カテゴリー変数

    3.3 日時のデータ

    3.4 欠損値と外れ値

    3.5 具体例(1)新規店舗の売上予測

    3.6 具体例(2)機械の故障確率の予測

4. ディープラーニングの運用と注意点

    4.1 GPUによる高速化

    4.2 プログラミング言語とライブラリ

    4.3 データの整理(クレンジング)

    4.4 過学習と評価法

5. 他のツールとサービス

    5.1 クラウドサービス「ピーシーキッドアナライザー」

 

※一部変更される場合があります。

 

 

 

■講師

 

小西善二郎 (コニシゼンジロウ)

株式会社ピーシーキッド システム開発部部長               

データサイエンティスト  公認不正検査士(CFE)

早稲田大学大学院理工学研究科数理科学専攻博士後期課程満期退学。在学中はLISPによる人工知能システムを開発。

株式会社ピーシーキッドにて様々な業務システムの開発に従事し、近年はビジネスデータを解析するディープラーニングの開発に取り組む。