概要
予測系AIと生成AIの両方の実用的な活用方法をマスターできるオンライン講座です。
予測系AIではSONY Prediction Oneを期間限定ですが、実アカウントで利用できます。
年間198,000円必要となるのオンラインAIツールですが、テストアカウントではなく、実アカウントで利用することができます。
つまりテストデータではなく、実データを使って予測モデルを構築することができます。
世の中、生成AIに過度の注目が集まっていますが、ライン業務の生産性向上にはディープラーニング系のAIを使う必要があります。
大手スーパーで在庫予測でAIを使っているということは聞かれた方も多いかと思いますが、それは生成AIではなく、ディープラーニング系のAIを使う必要があります。その中でも、文系でも使えるAIとして今多くの企業で使われているがPrediction Oneです。
https://predictionone.sony.biz/
講座の前半ではこのPrediction Oneを使います。予測モデルの評価には生成AIが使われており、難解な統計用語に悩まされることはありません。ただ、予測AIを活用するには重回帰分析の知識があるととても役に立ちます。ですので、講義ではEXCELを使った重回帰分析と比較する形で予測モデルを作成します。
この過程を通じて、業務において今後どのようにデータを集めていくべきなのかも体感することができます。
後半は生成AIです。生成AIをうまく使うには、生成AIがどのように育てられたかを知っておく必要があります。後半はこのような講義からスタートして、プロンプトの書き方の基本をレクチャし、その上で各自のプロンプトを講師が個別に添削します。
■利用期間とグループ
Prediction Oneのライセンス数に上限があるため、受講期間は2月と3月の2グループに分けます。
各グループ計10名までです。
■カリキュラム
AI利活用の実態: AIの基本の理解とディープラーニング系AIの利活用実態を知る
予測系AI Sony Prediction Oneを知る:Prediction Oneへのログイン、サンプルデータを使った予測モデルの作成と理解、予測課題の設定
自らデータを準備して予測モデルを作る:学習用データの整備、予測モデルの作成と評価、予測精度向上のための対策
生成AIの最新情報とプロンプトの基本を知る: 生成AIの最新情報の理解、プロンプトの基本、例題の実施
生成AIを使ってレポートを作成する:課題の設定、プロンプトの作成とブラッシュアップ
■受講方法
Google Classroomを使います。
受講者はGmailアドレスが必要です。
■講師
宗平順己 ITコーディネータ京都 副理事長
武庫川女子大学経営学部 DX研究室 教授
Kyotoビジネスデザインラボ合同会社 代表