AIプロジェクト入門 ①AIの基礎知識とプロジェクト事例
このシリーズでは、スキルアップAI社の「AIプランニング・プロジェクト推進基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします スキルアップAIは、それ以外にも入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
会員限定
- AIプロジェクト入門 ④MLシステム
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このコースについて
このシリーズでは、スキルアップAI社の「AIプランニング・プロジェクト推進基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします
スキルアップAIは、それ以外にも入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。
スキルアップAI株式会社
https://www.skillupai.com/open/
コース内容
- MLシステムとは、MLシステムを構築する環境
- クラウドとオンプレミス
- MLシステムのシステム構成図 、【ワーク】MLシステムのシステム構成図
- システム開発の工程
- AI開発の際に使えるサービス・ツール
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
38人の振り返り
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
機械学習のパッケージサービスが現状も豊富にあることを理解できました。
iso_ken
専門職
MLをために提供されているサービス、ツールを知ることができた。費用対効果やリーソースの観点からどのようなものを利用するのが良いか検討したい。
matute
IT・WEB・エンジニア
MLシステムを開発する場合は、予めシステム構成図を作成してから、開発を進める必要があることがわかった。なお開発する際に利用する開発環境やツールが複数ある事も分かり、既存のスキル・投資対効果で実際に行う開発に合った選択が必要だと思った。
kenjiro_fujita
コンサルタント
AutoMLを活用し、人が実施している誤り検知を自動で実施したい。
suzuzuzu
その他
とても、勉強になりました。
takuto2009
金融・不動産 関連職
非常に難しいですが参考になりました。
7031
経営・経営企画
AutoMLを活用し、ルーティン業務にうまく活用したい。
matsu_411
専門職
AIとクラウドが相性がよいというのがはっきりわかったので，オンプレミスと迷ったときに提案できる。また，なるべく自社内で開発したくないときの選択肢があるので使えそう
konbass8
金融・不動産 関連職
MLシステムの構成図を初めて学習した。まだ理解できていない部分もあり復習していきたい。
sesesese
その他
ツールの種類について理解が出来た。
同じ製品群でも用途によって開発の度合いは違いそうだ。
jout009
メーカー技術・研究・開発
MLシステム構築にあたり、必要な要素がよく分かった。今後は最新情報をリアルタイムに仕入れつつ、業務に活用していきたい
hr-sakai
その他
開発を進める為に費用対効果などプロジェクトのノウハウを学ぶ事が出来ました。
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
AutoMLでは、学習用データを集めるだけで、適当な学習モデルを提供してくれるので、コーディングの知識を持つ必要がなく、業務改善のAI導入の選択肢として検討したいと思った。
k--g--
その他
AI開発の際に使えるサービス・ツールの紹介が参考になりました。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
既存のスキル・投資対効果で実際に行う開発に合った選択が必要だと思った。
marine_081006
人事・労務・法務
現在のAIに関するトレンドを一通り学ぶことができた。今後の業務効率化等を検討する際に活用したい。
stani
専門職
参考にさせていただきます。
512177
資材・購買・物流
さまざまなMLを使用して、事業の効率化・自動化を進めたい
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
toshiton
メーカー技術・研究・開発
MLシステムのシステム構成図やAutoMLの考え方がとても勉強になりました。私が描いていたシステム構成図は、下半分のみで、実際の機器とデータサーバーのネットワークを図式化したのもでしたが、学習の流れも加えることで、MLシステムの構築に必要な全体像が把握でき、関係者へのプレゼンに活用していきたいです。AutoMLは更に内容を深め、利用提案できるようにしていきたいです。
nb23
営業
MLシステムメリットや工程、AI開発時に使えるツールも含め、ＭＬシステムでの開発に関する内容を理解する事ができた
kintan3104
営業
AI開発に関する基礎知識が理解できた。今後関連する業務を通じ、知識を深めていきたい。
kk12645
メーカー技術・研究・開発
AI学習を自動でできるツールなど、便利がものがたくさん紹介されていたため利用を検討したい。
karikomi-1011
営業
ＭＬシステムヅ図を描くことは難しい。
t_terakawa
メーカー技術・研究・開発
エッジでのＭＬシステム構築を、今回学んだことを活かして、実施トライしてみたいと思います。
ume-
その他
知識習得中の為、今後も情報収集致します。
mkh8510
メディカル 関連職
学んだ内容から考えられる事項は以下のとおり
・費用をかけずにAIを活用すること
・手間をかけず既存のシステムで利用可能かつ仕事に密着度が高いものを選定すること
・組織のコンプライアンスに合致したシステムで、PCの不正使用など疑われないこと
fanatic
人事・労務・法務
関連用語の意味が理解できた
koji_wada
マーケティング
AIを活用したプロジェクトにおいて、システム開発する際のポイントについて学ぶことができました。MLシステムはデータ基盤からデータを受け取り、学習や予測などの処理を行うもの。クラウドやオンプレミス、エッジなど、どこで処理させるかによってもコストや処理速度に差がでるので考慮することが必要。システム構成図を可視化すること。サードパーティのAIツールも把握しておくこと。新しい言葉や概念を理解しながら知識を定着させていきたい。
watanabe-tat
専門職
MLシステムを構築する環境として①クラウド②オンプレミスの２つを検討したい。
システム開発の工程では、学習・予測データのパイプライン設計を重視したい。
MLシステムを構築のAI開発の際に使えるサービス・ツールは、①開発言語ツール②API活用あるいはマッシュアップ、２つを検討したい。
jp_kanai
その他
MLシステム構築するにあたって現在利用できる外部環境の実態を概略としてに理解できました。
zennoh-tokiyasu
販売・サービス・事務
果たしてこれを活用できる職場の人間が何人いるのか？プロジェクトを立ち上げても前に進まないのが現状である。共有できる仲間を見つけることから始めたい。
e-yanaoka
メーカー技術・研究・開発
機械学習、参考となった。
takashi05138409
販売・サービス・事務
様々なサービスがある事が分かりました。
ryu-ta-ro-22
IT・WEB・エンジニア
日常業務では得られないMLシステムの知識が得られた。こういう知識があるかないかで、業務のデジタル化に大きく差が出そう。
社内研修にも入れてほしいぐらいの内容。
zaky
メーカー技術・研究・開発
MLシステムの概要の学習を行った。システム構築のための市販やオープンソースのツールやサービスの紹介があった。
gofi
メーカー技術・研究・開発
AIプロジェクト、いろいろと便利ですが、モデリングの構築に、ノウハウが必要ですし、データの収集・加工、特徴データの抽出等、AIモデル構築以前に、多大の作業を忘れなく考慮が必要ですし、リソースを投入したからと言って、必ず想定する効果を得られる保証もない。
ＡＩの流れが大事ですが、むやみに追従も禁物だと思います。
aa6677
IT・WEB・エンジニア
AIプロジェクトに携わる際に活用できる。