2020.01.21
【受講生応募締め切り 1月28日（火）まで】
クラウドサービスが提供するAIサービスはその性能だけでなくその使いやすさも急速に向上しており、AIのアルゴリズムを知らない人が使えるレベルにまで簡単になった高性能のサービスも提供され始めています。非エンジニアでもExcel感覚でAIを使って所有するデータを活用する時代が訪れています。
本講座では、ハッカソンの形式をとります。ツールとして、AIの機械学習のモデルを自動的に推奨し、AIモデルの構築作業を飛躍的に効率化してくれるAzure Machine Learningを利用します。データは、自社のデータあるいはテストデータをご持参ください。ツールや機械学習に長けた講師に質問しながら、実開発の現場を学ぶとともに、自社の業務に関連したサービスのプロトタイプを作ります。
Azure Machine Learningを利用して次の様なAIモデルの構築が可能です。
－POSデータを活用し、売り上げや来店者数などを予測するAIモデルの構築
－在庫データや販売データなどを活用し、最適在庫数を算出するAIモデルの構築
－取引先や顧客ごとの売上データなどを活用し、顧客をランクや特定の分類でグループ分けするAIモデルの構築
自社データを用いることができるので、データ加工の様々な方法を調査します。クラウドとAIを利用したデータ活用の方法を学ぶだけでなく、自社業務の効率化や新サービスについてのPoCのきっかけやヒントが得られます。
経営企画や経理担当など企業内の経営指標の管理や企画に携わっている方や、一般的なITエンジニアに役立つ講座ですが、もちろんクラウドサービスやAIに興味のある方にもお勧めできる講座です。
本講座には
日本マイクロソフト株式会社
デジタルトランスフォーメーション事業本部 クラウドアーキテクト第二技術本部
シニアクラウドソリューション アーキテクト
の畠山 大有 氏も参加されます。
なお、本講座はODITT事業の補助対象講座であるため、受講費が約半額となっております。ご自身や会社のレベルアップのために、是非この機会をご利用ください。
ご用意いただきたいデータを「例」として示します。
– 目的: 退職率を下げたいので、退職しそうな社員を探したい
– ファイル形式: CSVテキスト
– 項目例 — 社員の都合退職履歴データ
| 退職時の年齢、 | 平均残業時間、 | 通勤時間、 | 退職時の部門、 | 役職、 | 性別、 | 職位、 | 都合退職の有無 |
| 41、 | 10、 | 60、 | 営業、 | 部長、 | 男性、 | 5、 | True |
| 25、 | 100、 | 10、 | 技術、 | 社員、 | 男性、 | 2、 | True |
| 36、 | 20、 | 50、 | 工場、 | 係長、 | 女性、 | 3、 | False |
この場合、「都合退職の有無」が求めたい値 (=目的変数) となります。
データの用意が難しい場合は、事務局側でサンプルをご用意します。ただ、データ加工済みですので、データ加工の様々な方法を学ぶ機会は失われます。
開講日：2020年2月12日(水) から 2020年2月13日(木) まで 2日間 10:00 から 17:00
受講料(税込)：29,500 円 (一般)
教材費(税込)：2,200 円 ※受講料とは別に必要です
対象者 ：
経営企画や経理担当など企業内の経営指標の管理や企画に携わっている方。
一般的なITエンジニア。
場所：琉球大学 地域創生総合研究棟3階303号室
その他 ： 自社データを活用してAIモデルを作成するために、可能な限り次の様な自社データを持参ください。
・データ例： POSデータ、売り上げ明細データ、顧客データ、商談明細データ、従業員勤務時間データ（シフトデータ）など
【受講生応募締め切り 1月 28日（火）まで】
お申し込みはこちら→
http://bit.ly/oditt_2019_027
※ODITT事業の講座を初めて受講する方はユーザー登録（無料）が必要です。上記申し込み用リンクのページでユーザー登録をお願いします。
※本事業は沖縄県の補助（IT人材高度化支援事業）を受け実施しています。
