目的・ゴール
AIリテラシー研修の目的とゴールをご紹介します
生成AIが今後のシステムエンジニアリングにおけるゲームチェンジャーになることを理解します。
業務知識および技術習得を加速するためのノウハウを習得します。
生成AI利用時の留意点と現時点で人間が担うべき課題を把握します。
自律学習ロードマップを作成することで、今後のトレーニングの土台を構築します。
AIトレーニング: 内容
最新のAI技術を学び、実践的なスキルを身につけるための包括的なトレーニング
機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク、強化学習など、AIの核となる技術を深く学びます。
AIモデルへの攻撃手法や、プライバシー保護技術など、AIシステムのセキュリティを包括的に学びます。
PyTorch、TensorFlowなどのフレームワークを使用し、実際にAIモデルを構築・学習・評価する方法を学びます。
最新のオープンソースAIツールの効果的な活用方法を学びます。
研修の特徴
実践的で効果的な学習体験を提供する研修プログラムの特徴
各チャプターは6～8時間で構成されています。
ハンズオン実習やケーススタディを通じて、実務に即した学習を行います。
自律学習ロードマップの作成を通じて、継続的な学習をサポートします。
現在のAIトレンドサービスについて学び、最新の市場動向を把握します。
研修効果
AIリテラシー研修がもたらす具体的な効果と価値
AIの活用により、コーディングだけでなくドキュメント作成やテストコード作成など、エンジニアの作業圧縮に大きな影響が出せます。実際にAIを活用すると、フロントからバックエンドまでのコーディング～テストまでの作業が、5時間→30分に圧縮可能な実例もあります。
定型的なコーディング作業はAIが担うことで、エンジニア個人はよりクリエイティブな業務に専念できます。新しい技術の学習などに時間を割くことができ、よりレベルの高いエンジニアの育成が可能になります。
適切なプロンプトの使用により、コーディング規約やドキュメントフォーマットをエンジニア一人一人が意識することなく高水準で統一され、コードの品質やドキュメントのレベルが統一できます。
エンジニアの負担が減ることで、早期の離職率低下を実現できます。生成AIが日常の作業を効率化することでエンジニアの負担が軽減し、疲弊しにくくなりモチベーションも保てます。
コース構成
体系的に学べる2つのチャプターで構成されたカリキュラム
Chapter01
- Section01: オリエンテーション（目的とゴールの共有）
- Section02: 今のトレンドサービスを知る
- Section01: ハンズオン実習：概要と事前準備事項
- Section02: サービスデモ
- Section01: 検索エンジンから生成AIに乗り換えて変わるのは何か？
- Section02: 不変の要素を考えよう
- Section01: 生成AIができること
- Section02: 人間に求められる能力(1) 判断力
- Section03: 人間に求められる能力(2) 品質管理能力
Chapter02
- Section01: プライバシーとバイアスに気をつけよう
- Section02: AIのリスクと対策
- Section01: 作業効率・コード品質の向上
- Section02: 学習効果の向上
- Section01: ケーススタディの目的と進行
- Section02: プロジェクト事例
- Section01: 振り返りとまとめ
- Section02: 自律学習ロードマップ作成
- Section03: 情報収集方法
予定実施日
AIリテラシー研修の開催スケジュール
• 8/22(金), 8/23(土)
• 9/26(金), 9/27(土)
その他の日程に関してはお問合せください
お申し込み・お問い合わせ
AIリテラシー研修に関するお問い合わせはこちらから