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AI-900 資格試験対策コース
AI-900 Azure AI 入門 はAIの基礎からAzureを使用したクラウド AI サービスまで幅広く学べる資格対策講座です。 AI の全体像とクラウドを用いた AI の活用方法を学びましょう。 【学習内容】 ▪ イントロダクション ・コース概要 ・テスト概要 ▪ AI入門 ・AIとは ・機械学習のタスク ▪ Microsoft と AI ・MicrosoftとAI ▪ Azure AI サービス ・Azure AI サービス ・Azure Machine Learning ▪ Cognitive Services ・視覚サービス ・Cognitive Services の仕組み ・音声サービス ・言語サービス ▪ 模擬テスト ・テスト1 ・テスト2 ・テスト3 ・テスト4 ・テスト5 ▪ 資格取得に向けて ・資格取得に向けて
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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AI・データサイエンス実践長期コース
生成AIをビジネスに活用し、生産性向上や付加価値を創出するための思考法及び技術を学びます。 どのように生成 AI を活用できるかを学んだ後に、データサイエンスの技術も網羅的に習得し、実践できるまでを目指します。 データ分析・機械学習・ディープラーニングを学習し、途中に演習を多く含める講座です。 【研修の到達目標】 生成 AI を使用しビジネス課題解決に対するソリューションを提案することができる Python を用いてデータ分析や機械学習・ディープラーニングの実装ができる 自ら課題を設定し、自走することができる 【学習内容】 ✔ 生成 AI の活用 ・文章生成・要約、データ分析 ・課題設定、オリジナル GPTs 作成 ✔ データ分析 ・データの可視化 ・相関分析、回帰分析、統計的仮説検定 ✔ 機械学習 ・データの前処理 ・分類・回帰モデルの構築 ✔ ディープラーニング ・ニューラルネットワークの構造 ・画像分類 ・自然言語処理
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- 講座レベル4
- Reスキル
- ITスキル標準(ITSS)
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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生成 AI ビジネス実践コース
生成AI をビジネスに活用し、生産性向上や付加価値を創出するための思考法及び技術を学びます。 【到達目標】 ・生成 AI でできることとできないことを理解している状態 ・生成 AI の活用方法を身に着けている状態 ・実務での生成 AI の応用を検討できる、導入するために必要な知識を得ている状態 【対象者】 ・IT 分野の知識はないが、生成 AI を使用してみたい方 ・実務で生成 AI サービスの導入を検討しているが、生成 AI や使い方がわからない方 【コース内容】 ✔ 生成AI概論 ・生成AIとは ・生成AIとビジネス ・ビジネス活用事例 ・生成AIとセキュリティ ✔ 生成AI実践 ・生成AIを使ってみよう ・生成AIケーススタディ(文章生成と文章要約) ・生成AIケーススタディ(Excelの関数) ・生成AIケーススタディ(ノーコード分析) ✔ 学びの先へ ・生成AIのトレンド ・【補足】データサイエンスセクション ・課題への気付きとデータの取得・構造化 ・探索的データ分析 ・確証的データ分析 ・データ分析の実践
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- 講座レベル3
- Reスキル
- ITスキル標準(ITSS)
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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G 検定対策テスト
JDLA 提供 G 検定合格のための事前確認テストです。G 検定の出題範囲を幅広く網羅した 100 以上の問題を通して、理解度の確認や学習にご活用頂けます。G 検定合格を目指す方、AI に対する理解度を確認したい方にオススメのコースです。 【スケジュール】 ▪AI とは ・AI の定義 ・AI の歴史 ・AI の動向(探索・推論) ・AI の動向(知識表現) ・機械学習・深層学習 ・AI の問題点 ▪基礎数学 ・数理統計 ▪機械学習の手法 ・教師あり学習 ・教師なし学習 ・強化学習 ・モデルの評価 ▪ディープラーニングの概要 ・ニューラルネットワークとディープラーニング ・ディープラーニングのアプローチ ・開発環境とデータ ・活性化関数 ・学習の最適化 ・さらなるテクニック ▪ディープラーニングの手法 ・CNN ・生成モデル ・画像処理の応用タスク ・自然言語処理 ・音声処理 ・深層強化学習 ▪ディープラーニングの周辺知識 ・
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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RPA・業務自動化実践コース
Microsoft Power Automate Desktop を用いての単純作業を自動化するための基礎を学びます。 プログラミングは最小限に抑えた内容でどなたでも安心して学ぶことができます。 【スケジュール】 ▪RPA (Robotic Process Automation) の基礎 ・RPA とは ・RPA の活用事例 ・AI と RPA の違い ・Power Automate Desktop とは ▪Power Automate Desktop の基礎 ・基本操作 1 : トリガーとアクション ・基本操作 2 : 変数の操作 ・基本操作 3 : フローの作成と保存 ▪業務自動化入門 ・Web ページヘのアクセスとテキスト入力 ・Web ページのデータ取得から Excel への転記 ▪API の基礎 ・API とは ・Microsoft Teams API の概要 ・業務自動化実践 ・Microsoft Teams の投稿に応じた返答の送信 ・自身の業務効率化の考案 法人・団
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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データサイエンス入門コース
プログラミングなしで、データ分析に必要な基礎知識を速習する入門コースです。データサイエンスの基礎から、データ分析プロジェクトの進め方まで体系的に学べる内容です。 【学習内容】 ▪ データサイエンスとは ・はじめに ・データサイエンスが注目される背景 ・AI とデータサイエンス ・AI と機械学習 ・生活の中でのデータサイエンス ・ビジネスにおけるデータサイエンス ▪ データの基礎とデータ分析の基礎 ・データの種類 ・データの保管 ・統計基礎 ・データの罠 ▪ データ分析の実践 ・データ活用のプロセス ・STEP1 : 課題への気付き ・STEP2 : データの収集・構造化 ・STEP3 : 探索的データ分析 データの集計と可視化 ・STEP3 : 探索的データ分析 データの相関 ・STEP4 : 統計分析 検定 ・STEP4 : 統計分析 多変量解析1 ・STEP4 : 統計分析 多変量解析2 ・STEP5 : 分析結果の解釈 ▪ データ活用の注意事項 ・データ活用の注意事項 ・データにまつわる法律 ・さいごに
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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データエンジニアリング実践コース
ビックデータの活用を見据え、データの収集・大規模処理・蓄積・機械学習モデルの運用について クラウド を用いて学ぶ講座です。 【学習内容】 ▪イントロダクション ・データエンジニアリングとは ・データエンジニアの位置づけ ・OLTP と OLAP ▪ビッグデータアーキテクチャ ・ビッグデータアーキテクチャの全体像 ・データ処理の構成要素 ・バッチ処理とストリーム処理のユースケース ▪バッチ処理基盤の構築 1 ・バッチ処理基盤構築の考慮事項 ・環境構築 ▪バッチ処理基盤の構築 2 ・データの収集 ・データのレプリケーション ・データレイク ▪バッチ処理基盤の構築 3 ・分散処理の基礎知識 ・ビッグデータ処理(ノンコード) ・Spark の実装 ・DWH へのデータ格納 ▪イントロダクション ・Day 1 振り返り ・事例紹介 ▪ストリーム処理基盤の構築 1 ・ストリーム処理処理基盤構築の考慮事項 ・環境構築 ・ストリーム処理基盤の開発 ・データ処理の
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- 講座レベル3
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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Excel 初級~上級ハンズオンコース
Excel の初歩的な知識から、関数による基礎的な業務効率化、データ可視化等による基礎的なデータ分析まで学習していくコースです。 Excel 初心者から学べ、手を動かしながら体系的に学習していくことで業務への活用を目指します。 【学習内容】 ▪ イントロダクション ・イントロダクション ▪ データの入力と集計 ・入力と集計の基礎 ・オートフィル ・ショートカットキーの基礎 ・行と列の挿入 ・数式の確認 ・代表的なエラー ・セルの書式設定 ・セルの注釈 ・セルの配置 ・演習 1 ▪ データの検索と整理 ・データの検索 ・参照と検索 ・データの置換 ・シートの複製 ・フィルタ ・演習 2 ▪ データの連携 ・参照の活用 ・複合参照 ・参照の注意点 ・演習 3 ▪ ショートカットキーでの操作 1 ・ショートカットキーの活用 1 ・ショートカットキーの応用 ▪ データの共有 ・ファイルの共有 ・シートの保護 ▪ 表の作り方 ・セルの行の高さと桁の表示 ・枠線と揃え ・フォントと背景色 ・条件付き書式の基礎 ・条件付き書
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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AI・データサイエンス人材育成コース
AI・データサイエンスの技術を網羅的に習得し、実践できるまでを目指します。 データ分析・機械学習・ディープラーニングを学習し、途中に演習を多く含める講座です。 ・Python を用いてデータの収集・加工・可視化・分析を一貫して実装できる ・探索的データ分析を通して課題を創出できる ・課題をもとに適切なデータ分析、仮説の検証や理論の反証ができ、結果を正しく解釈できる ・Python を用いた機械学習アルゴリズムの実装ができる ・自ら課題を設定し、自走することができる 標準学習時間には、e-learning 動画による学習に加え、6 か月間にわたって実施する同期的な講義・スクーリングを含まれています。
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- 講座レベル4
- Reスキル
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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データベース設計コース
取得するデータに応じて、複数のアプローチを用いてデータベースの設計方法を理解するためのコースです。 データ分析の設計段階に必要な知識を得ることが出来ます。 【スケジュール】 ▪イントロダクション ・イントロダクション ▪ER 図 ・ER 図概要 ・エンティティやアトリビュート ・リレーションシップ ・アプローチの種類 ▪トップダウンアプローチ ・流れの確認 ・ER 図の作成 ・主キーの決定 ・正規化 ▪ボトムアップアプローチ ・流れの確認 ・アトリビュートの決定 ・テーブルの構成 ・ER 図の作成 ▪演習 ・トップダウンアプローチを用いた演習 ・ボトムダウンアプローチを用いた演習 ・実践演習 法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては 講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。 【研修費用テーブル】5~10名:¥500,000 / 11~15名:¥600,000 / 16~20名:¥700,000 / 21名
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
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身近な事例でわかる IT 入門コース
IT の知識が実際の身近な世界に直結することを実感できるコースです。 具体的なシーンや事例をもとに、なぜ IT 知識が重要か理解する能力を身につけることができます。 【学習内容】 ▪ イントロダクション ▪ ファイル・アプリケーションの操作 ・ダウンロードとインストール ・保守運用とバージョン ・OS とは ・拡張子とは ・文字コードとは ・ストレージとその弊害 ・章末問題 ▪ データの保存や基本的なサービスの活用 ・データ保存の仕組み ・ディレクトリの考え方 ・プロセスの稼働とマシンリソース ・クラウドと物理デバイス ・プラグインとアドオン ・メールとチャット ・章末問題 ▪ 身の回りのデービスの危険性 ・履歴の保存とその危険性 ・IP アドレスとは ・シングルサインオンとは ・章末問題 ▪ 不便に見える規制やルールの理由 ・不正アクセス対策 ・パスワード ・インターネットの安全性 ・PC とスクリーンの接続 ・章末問題 ▪ アウトロダクション
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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最新 Tech トレンドコース
最新の Tech トレンドについて紹介し実際に体験して学べるコースです。技術だけではなく、体験を通して有⽤性についての⾔及を⾏い、今後の活⽤を⽬指すワークショップを実施します。 【スケジュール】 ▪DX とは何か ▪DX を推進するための技術 ▪DX ⼈材について ▪業界別事例 ・製造業界による DX の活⽤事例 ・⾃動⾞⼯場の異常検知 ・電気・精密機器メーカー ⽣産ラインの⾃動化 ・⼩売業界による DX の活⽤事例 ・顧客データを使⽤したマーケティング活⽤事例 ▪最新 Techトレンドの紹介 ▪使⽤されている技術 ▪最新 Tech 体験 ・chatGPT ・量⼦コンピュータ ・デジタルツイン ・メタバース ・フィンテック ▪最新 Tech を⽤いた演習 ※法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。 【研修費用テーブル】5~10名:¥500,000 / 11~15名:¥600,000 / 16~20名:¥700,000
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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Dify ⼊⾨コース
社内にDify導⼊後にフローを⾃⾝で作成し、業務課題を解決するチャットボットなどを構築可能にするための知識を学ぶコースです。 【スケジュール】 ▪イントロダクション ・Dify とは何か ・他サービスとの⽐較 ・Dify でできること ・Dify の料⾦・環境 ・ユースケースの紹介 ▪チャットアプリの作成 ・ハンズオン講義:画⾯の説明 ・基本的な開発⽅法 ・ハンズオン講義:ローコードによるチャットボットシステムの作成 ・適切なモデルの選択 ・ハンズオン講義:アプリの公開と分析 ・演習:アプリの改善 ▪RAGを使ったアプリの実装 ・RAGの概要 ・RAGの評価指標 ・ハンズオン講義:社内情報検索アプリの作成
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- 講座レベル1
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DX デザイン思考・課題抽出コース
実際の現場で発生している課題の抽出・設定・アプローチ方法を考えるワークショップです。 様々な業界におけるソリューションを知り、自身の周りの課題解決への第一歩を踏みだすための内容となっています。 【スケジュール】 09:30~10:30 ▪課題を解決するための技術 ・DX 推進のための基礎(IoT・クラウド・AI) ・データサイエンスの活用 ・AI・機械学習の活用 ・ビジネスにどのように IT 技術を活用するか(ソリューション考案のポイント) ▪ソリューション紹介 ・様々な企業のビジネスモデルの紹介 ・様々な企業のソリューション 10:30~11:30 ▪課題抽出ワークショップ(グループディスカッション) ・グループワーク 11:30~12:30 ▪アイディアの洗い出し ・各個人の業務での問題や困りごとをを共有 12:30~13:30 ▪課題の整理 ・ビジネス視点で課題を分類 ・グループ内で課題に対する優先順位付け ・課題をどのような手法で解決できそうか検討 ・DX で解決でき
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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自然言語処理特化コース(eラーニング)
昨今活用が進んでいる自然言語領域に特化したコース。数値化手法について学び、文章生成、固有表現抽出などの上流タスクを実装し、BERT, Transformer など最新手法の理論を学び、実装まで行います。 【学習内容】 ▪ BERT による自然言語処理 ・BERT の理論 ・BERT を体験しよう ・ALBERT / DistilBERT で文書分類 ・BERT で文書分類 ・BERT でマルチラベル分類 ▪GPT モデルの自然言語処理 ・GPT モデルによる文書生成
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- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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ノーコード AI モデル構築コース
ノーコードでテーブルデータに対して、様々な種類の AI モデルの実践方法を学ぶコースです。 ビジネス層であっても簡単な PoC を実行することが可能となり、円滑にプロジェクトを進めることができます。 【スケジュール】 ▪AI 開発の全体像 ・AI・機械学習の基礎 ・AI 開発の流れ ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発① ・回帰モデルの実装 ・結果の解釈 ・精度向上のためのアプローチ ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発② ・データの追加 ・機械学習実装のポイント ▪演習① ・回帰モデルの演習 ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発 ③ ・分類モデルの実装 ・結果の解釈 ・精度向上のためのアプローチ ▪演習② ・分類モデルの演習 ▪GUI ベースでの機械学習モデル開発④ ・クラスタリングの解説 ・クラスタリングの実装 ・クラスタリング結果の解釈 ▪演習③ ・クラスタリングの演習 法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきまし
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- 講座レベル2
- ITスキル標準(ITSS)
- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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異常検知特化コース
テーブルデータ・画像データに対する異常検知の実装方法を学ぶコースです。 【スケジュール】 ▪異常検知とは ・異常の種類 ・手法(外れ値検知、変化点検知、異常部位検知) ▪異常検知基礎 ・3 σ法 ・ハンペル判別法 ・ホテリング T^2 法 ▪テーブルデータに対する異常検知 ・k 近傍法 ・OneClassSVM ▪画像データに対する異常検知 ・画像生成モデルとは ・画像生成モデルの異常検知への応用 法人・団体のみが対象となるカスタマイズ研修のため、本コースの料金や詳細につきましては講座 URL のお問い合わせよりお気軽にご連絡ください。 【研修費用テーブル】5~10名:¥500,000 / 11~15名:¥600,000 / 16~20名:¥700,000 / 21名~ 別途お見積り ※1開催あたりの価格であり、表示金額は税抜です。研修内容・人数・費用は企業様ごとに調整可能です。 修了証の発行を希望される方は、受講終了後お申し出ください。
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- ITSS+
- DX推進スキル標準(DSS-P)
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ChatGPT 活用コース ビジネス層向け
Azure OpenAI Serviceや ChatGPT の基本的な操作方法を理解し、業務に活用できるスキルを身につけるコースです。 実際に手を動かしながら、 ChatGPT を活用し業務への応用を体験します。 ※ 法人・団体のみが対象となるコースです ※ 受講にあたっては、ディスプレイを2画面ご用意されることを推奨します 【学習内容】 ・イントロダクション ・ ChatGPT の活用事例 ・ ChatGPT の仕組み概要 ・プロンプトエンジニアリングの基礎 ・ハンズオンで実践 ・Zero-Shot Learning とは ・Few-Shot Learning とは ・チェインオブソートとは ・ API とは? ・ ChatGPT を使った会話活用実践 ・自社データの活用にむけて ・ディスカッションテーマに対する ChatGPT を活用実習
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- 講座レベル1
- DXリテラシー標準
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⽣成 AI 実践メソッド研修(ビジネス分析編)
ビジネス分析とはなにか、ビジネス分析のプロセスに生成AIはどう効果的に活用できるのかを学ぶコースです。 ケーススタディを通じて実践的なビジネス分析with生成AIの使い方を体験します。 【スケジュール】 ■ ビジネス分析とは何か? ・ビジネス分析はなぜ効果的なのか ・ビジネス分析におけるBABOKの活用 ・BABOK6つの知識エリア ■ 生成AIをどう活用するか? ・生成AIのトレンド紹介 ・ビジネス分析における生成AIの活用余地 ■ ケーススタディ ・「専門商社における若手営業育成と生産性向上」をテーマにビジネス分析を実施する ・各プロセスにおける効果的なプロンプトの書き方、活用事例 ・演習
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IT・ソフトウェア基礎コース
ITとデジタル、DX 人材になるための体系的な知識を習得を目指すコースです。コンピュータを操作する技術や Web 技術の基礎、ネットワーク、セキュリティに関する技術的な知識を理解する能力を身に付けます。 【学習内容】 ▪ コンピュータとプログラム1 ▪ コンピュータとプログラム2 ▪ コンピュータとプログラム3 ▪ コンピュータとプログラム4 ▪ コンピュータとプログラム5 ▪ Web の基礎技術1 ▪ Web の基礎技術2 ▪ Web の基礎技術3 ▪ Web の基礎技術4 ▪ Web の基礎技術5 ▪ システム開発と情報セキュリティー1 ▪ システム開発と情報セキュリティー2 ▪ システム開発と情報セキュリティー3 ▪ システム開発と情報セキュリティー4 ▪ システム開発と情報セキュリティー5
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