Aidemy Premium
ビジネスAI活用講座シラバス

番号 コースID コース名 内容と到達目標 添削課題 目安難易度 目安時間(*) 目安週
1 7999 Aidemy Premium受講の手引き Aidemy Premiumの受講にあたって注意事項を確認いただきます。 0.05時間 1週目
2 9200 はじめてのAI 【内容】AI に関わる基本知識に加え、事例や具体的にAIがどのような仕組みで動いているかも紹介

【到達目標】AI の基礎を理解し、AI をどう活用できるかのヒントがつ
1 3.0時間 1週目
3 2050 ビジネスパーソンのためのDX入門(ディティール版) 【内容】DX推進を迫られる社会背景や、日本特有の問題点を解説しつつ、DX とは何か、DXを組織に展開する方法がわかる入門講座

【到達目標】DXを推進しなくてはいけない理由を理解した上で、DX推進を阻む障害を認識し、デジタルネイティブな組織を目指すための考え方を理
1 6.0時間 1週目
4 6500 AIマーケター育成コース 【内容】「AIをマーケティングに活用するノウハウ」がわかる入門講座

【到達目標】マーケティング業務とAIができることを具体的に関連付けて情報を整理し、「AIマーケター」へとステップアップするための知
1 4.0時間 2週目
5 3010 Python入門 【内容】
機械学習で最も使われるプログラミング言語「Python」の基礎

【到達目標】
文字の出力、変数の概要、条件分岐、ループなど、「Python」の基本的な使い方の習得
1 7.0時間 2週目
6 7200 マスクド・アナライズの「AIビジネス活用を考える」 【内容】AIをビジネスに活用する時に考えたいことや、導入後の注意点などを紹介

【到達目標】AIを、業務システムといった従来の企業ITと同じように考えてはいけない
1 4.0時間 3週目
7 2030 投資対効果を最大化するAI導入 【内容】機械学習を使ったビジネス立ち上げを担当する企画職の方向けに、企画づくりの勘所を解説

【到達目標】機械学習の企画づくりの要点を理解し、データやAIが絡む企画のたたき台を作り込むことができ
2 5.0時間 3週目
8 4002 ライブラリ「NumPy」基礎(数値計算) 【内容】
「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy(ナンパイ)」の基礎

【到達目標】
「NumPy」を用いた効率的な科学技術計算の習得
1 4.5時間 4週目
9 4010 【新】ライブラリ「Pandas」基礎(表計算) 【内容】
「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas(パンダス)」の基礎

【到達目標】
「Pandas」を用いた数表や時系列データの計算の習得
1 5.5時間 4週目
10 4040 【新】ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化) 【内容】
matplotlibを用いたデータを可視化する方法

【到達目標】
折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等や3Dグラフを作成の習得
1 7.0時間 5週目
11 2010 機械学習概論 【内容】
機械学習の基本や精度評価の方法について

【到達目標】
初歩的な機械学習のアルゴリズムの習得
1 4.5時間 5週目
12 5090 ディープラーニング基礎 【内容】
深層学習(ディープラーニング)のアルゴリズムの詳細と実装について

【到達目標】
DNNを用いて手書き文字認識に挑戦
1 6.0時間 6週目
13 4050 データクレンジング 【内容】
機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う

【到達目標】
CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法の習得
1 5.5時間 7週目
14 6510 オープンイノベーション実践のためのAIリテラシー 【内容】電通・BASE Qによるオープンイノベーション実践のためのAIリテラシー講座

【到達目標】新規事業開発においてAIを活かすためのAIについての知識
3 4.5時間 8週目
15 2180 機械学習モデルの作成 【内容】※書籍『Pythonで儲かるAIをつくる』を読みながら学習を進めていただく。GitHub上の公開データセットを使い、教師あり学習の処理パターン「分類」を例に、データの読み込みから学習、予測、チューニングまで機械学習モデルを一通り作る

【到達目標】機械学習モデルを作ることを通じ、AIの仕組み・働きを具体的に理
2 30.0時間 8週目
16 2190 実業務に応用できるAIの作成 【内容】※書籍『Pythonで儲かるAIをつくる』を読みながら学習を進めていただく。GitHub上の公開データセットを使い、実際のPythonプログラムを作りながらモデルを作成。選んだビジネス課題を解決するAIを完成させる

【到達目標】代表的なビジネス課題に対して「必要となるデータ」と「どのような処理機能を持つAIが必要か」の見当がつけられる
3 25.0時間 9週目
17 2160 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ 【内容】AIプロジェクトの上流工程である「機械学習の適用領域の選択」と「業務データの入手・確認」のポイントを解説

【到達目標】AIプロジェクト固有の考慮点を踏まえた上で、プロジェクトの上流工程の重要点を把握できる
3 2.0時間 10週目
18 6599 受講者アンケート 今までの受講を振り返って、ブログを作成していただきます。

【内容】
Chapter1:成果物作成
Chapter2:学習の振り返りと評価
0.5時間 9~12週目

(*)学習画面での表示と異なる場合があります

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