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AIサービス開発に必要な人間中心設計とプロジェクトマネジメント
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9.
計算知能認知アーキテクチャ 遺伝アルゴリズム 「AI Lab Map」
JAPAN 2017/2/1 (50⾳順 ※敬称略) @Copyright2017 AINOW ALL Right Reserved ロボティクス ヒューマンロボティクス ⼤阪⼤ ⽯⿊浩 研究室 会津⼤ 趙強福 研究室会津⼤ 丁数学 研究室 ⻘⼭学院⼤ ⽔⼭元 研究室 ⼤阪⼤ 三宅淳 研究室 認知ロボティクス ⼤阪⼤ 浅⽥稔 研究室 コンピュータビジョン ⼤阪⼤ 松下康之研究室 九州⼤ ⾕⼝倫⼀郎研究室 九州⼤ 諸岡健⼀ 研究室 九州⼤ 倉⽖亮研究室 九州⼤ 内⽥誠⼀ 研究室 京都⼤ ⻄⽥豊明研究室 京都⼤ 河原達也研究室 画像認識 ⾃然⾔語処理マルチエージェント 九州⼤ 峯 恒憲研究室 慶應義塾⼤ 今井倫太研究室 機械学習 京都⼤ ⼭本・Cuturi 研究室 群⾺⼤ 太⽥直哉 研究室 群⾺⼤ 加藤毅 研究室 慶應義塾⼤ 斎藤英雄 研究室 慶應義塾⼤ ⻫藤博昭研究室 ニューラルネット 慶應義塾⼤ 冨⽥勝 研究室 上智⼤ ⽮⼊郁⼦研究室 芝浦⼯業⼤ 菅⾕みどり研究室 芝浦⼯業⼤ 五⼗嵐治⼀研究室 千葉⼤ 荒井幸代研究室 医療・介護ロボティクス 中央⼤ 鈴木寿研究室 中央⼤ 坂根茂幸 研究室 中央⼤ 庄司裕⼦研究室 中央⼤ 飯尾淳研究室 筑波⼤ 鈴⽊健嗣 研究室 電気通信⼤ 栗原聡 研究室 東京⼤ 原⽥・⽜久 研究室 東京⼤ 中⼭英樹研究室 東京⼥⼦⼤ 浅川伸一研究室 東京⼯業⼤ 寺野隆雄 研究室 東京⼯業⼤ 新⽥克⼰研究室 東京⼯業⼤ ⼩⻑⾕明彦研究室 東京⼯業⼤ ⼩野功 研究室 東京⼯業⼤ 中村清彦研究室 東京⼯業⼤ ⾼村⼤也 研究室 東京⼯業⼤ ⻑橋宏 研究室 東京⼯業⼤ ⾚穂昭太郎研究室 東京⼯業⼤ 篠⽥浩⼀研究室 東京電機⼤ ⼋槇 博史研究室 東京電機⼤ 武川直樹 研究室 東京電機⼤ 中島克⼈研究室 東京電機⼤ ⽮島敬⼠研究室 東京電機⼤ 鶴⽥節夫研究室 名古屋⼯業⼤ 徳⽥・南⾓研究室 奈良先端 科学技術⼤学院⼤ ⼩笠原司研究室 奈良先端 科学技術⼤学院⼤ 杉本 謙⼆ 研究室 システム制御 ⽇本⼤ 岩井俊哉研究室 はこだて未来⼤ 松原仁研究室 法政⼤ 彌冨仁研究室 法政⼤ 三浦孝夫研究室 法政⼤ 佐藤裕⼆研究室 法政⼤ ⻩潤和研究室 法政⼤ 藤⽥悟 研究室 明治⼤ 林陽 ⼀研究室 明治⼤ 武野純⼀ 研究室 明治⼤ 向井秀夫研究室 明治⼤ 向井秀夫研究室 明治⼤ 宮本⿓介研究室 明治⼤ 森 啓之研究室 ⽴命館⼤ 北野勝則研究室 ⽴命館⼤ 坪泰宏研究室 ⽴命館⼤ 萩原啓研究室 ⽴命館⼤ 満田隆研究室 ⽴命館⼤ 谷口忠大研究室 ⽴命館⼤ Ruck Thawonmas研究室 ⽴命館⼤ ⻄川郁⼦研究室 ⽴命館⼤ 島⽥伸敬研究室 ⽴命館⼤ ⽥中弘美研究室 ⽴命館⼤ 和⽥隆広 研究室 早稲⽥⼤ 古⽉敬之研究室 早稲⽥⼤ 藤村茂 研究室 早稲⽥⼤ 松丸隆⽂研究室 早稲⽥⼤ 菅原俊治研究室 早稲⽥⼤ 尾形哲也研究室 早稲⽥⼤ 浜⽥道昭 研究室 京都⼤ ⿊橋・河原研究室 お茶の⽔⼥⼦⼤ ⼩林⼀郎研究室 慶應義塾⼤ 萩原将⽂研究室 明治⼤ ⾼⽊友博 研究室 慶應義塾⼤ ⼭⼝⾼平研究室 ソフトコンピューティング汎⽤AI ⾳声認識 デジタルマーケティング 神経科学 脳情報通信総合研究所 川⼈光男 研究室 沖縄科学技術 ⼤学院⼤ 銅⾕賢治 研究室 データマイニング ロボット法 ⽟川⼤ ⼤森隆司 研究室 東京⼤ 國吉康夫研究室 中央⼤ 鈴⽊ 寿 研究室 知能システム知能ロボティクス 計算神経科学 電気通信⼤ ⼭﨑匡 研究室 電気通信⼤ ⻑井隆⾏研究室 電気通信⼤ 坂本真樹 研究室 電気通信⼤ 髙⽟圭樹 研究室 北海道⼤ 荒⽊健治 研究室 電気通信⼤ 松吉 俊 研究室 東北⼤ 乾 健太郎研究室 東京⼤ 鶴岡慶雅 研究室 東京⼯業⼤ 奥村 学研究室 東京⼯業⼤ 徳永健伸 研究室 はこだて未来⼤ 佐藤直⾏研究室 法政⼤ 佐藤裕⼆研究室 知的計算 電気通信⼤ 内海 彰 研究室 東京電機⼤ 和⽥雄次研究室 九州⼤ 峯恒憲研究室 京都⼤ ⽯⽥・松原研究室 群⾺⼤ 関庸⼀研究室 慶應義塾⼤ ⼭⼝⾼平研究室 東京電機⼤ ⽉本洋研究室 東京電機⼤ 勝野裕⽂研究室 明治⼤ 櫻井義尚研究室 早稲⽥⼤ ⽯川博研究室 豊橋科学技術⼤ 秋葉友良研究室 豊橋科学技術⼤ 増⼭繁研究室 豊⽥⼯業⼤ 佐々⽊ 裕研究室 豊橋科学技術⼤ 井佐原 均研究室 ⿃取⼤ 村⽥真樹研究室 慶応/⼤阪⼤ ⾼橋恒⼀研究室 ⾸都⼤学東京 ⼩町守研究室 東京⼤学 相澤彰⼦研究室 中部⼤学 藤吉弘亘研究室 ⼤阪⼤学 原⽥研介研究室 北九州市⽴⼤ 永原正章研究室 東京⼤学 堀・⽮⼊研究室 室蘭⼯業⼤学 岸上順⼀研究室 名古屋⼤学 村瀬洋研究室 名古屋⼯業⼤学 伊藤孝⾏研究室 東北⼤学 岡⾕貴之研究室 東京農⼯⼤学 藤⽥桂英研究室 早稲⽥⼤学 清水佳奈研究室 ロボティクス ヒューマンインターフェイス 東京⼤ 松尾豊 研究室 中央⼤ 平野晋研究室 慶應義塾⼤ 新保史⽣研究室 ⽣命・健康・医療情報学 関連領域 東京⼯業⼤学 ⽯⽥貴⼠研究室 東京⼯業⼤学 秋⼭泰研究室 東京⼯業⼤学 関嶋政和研究室
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AI研究を思う存分やって論文を発表 そしてビジネスでの応用研究にも挑戦してほしい
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AINOWのご紹介 ビジネスとアカデミアが繋がり AIイノベーションを日本から起こしていきたい ビジネス現場とAI研究の最前線を繋げていきます
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AINOWのご紹介 Dip AI.Lab
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AINOWのご紹介 どんなプロジェクトが動いているか?
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AINOWのご紹介
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AINOWのご紹介 AI Labの研究員は90%がインターン生
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AINOWのご紹介
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AINOWのご紹介
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AINOWのご紹介 インターン人事担当 「SNS魔神:ゆうた」
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AINOWのご紹介
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AINOWのご紹介 切り込みインタビュー担当 「来ちゃったJD(20)りこちゃん」 大学2年生にしてOB訪問250人超のポケットモンスター
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コンテンツ制作・ライター担当 その名も「カカオ偽装」なっぴ
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AINOWのご紹介 他にも計20人の個性溢れるラボメンが活躍中
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AIプロダクトにおける 人間中心設計とデータ取得の重要性
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AIサービスと既存開発ではAIの存在を意識する必要がある AIサービスを始める前に ユーザとシステムの間にAIを意識して トランザクションデータ以外に注目する 既存Webシステム AIシステム
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人間中心設計(HCD=Human Centerd Designの略)とは何か? AIサービスを始める前に サイト・アプリなどを開発する際に、プロダクトを使用するユーザーの使いやすさを中心 において設計する考え方。プロダクトの開発側が提示した使い方に人間が合わせるという 従来の考え方を離れ、使う人の観点でストレスなく使いやすいデザインを追及すること。
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なぜ、人間中心設計(HCD)が必要なのか? AIサービスを始める前に
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AIサービスを始める前に
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AIサービスを始める前に
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AIサービスを始める前に Amazonでビールを1ケース購入おい てくれないか かしこまりました。 ビールの銘柄・容量・価格帯を教えてく ださい。 プレモル350ml、5,000円くらいで 探して 該当の商品が5件ありました。 どれになさいますか?
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AIサービスを始める前に Amazonでビールを1ケース購入おい てくれないか かしこまりました。 ビールの銘柄・容量・価格帯を教えてく ださい。 プレモル350ml、5,000円くらいで 探して 該当の商品が5件ありました。 どれになさいますか? たぶん、このAIだとホコリの被ったおもちゃに.. 1,2タスクならば人間の方が早い
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AIサービスを始める前に Amazonでビールを1ケース購入おい てくれないか かしこまりました。 いつものプレモル350mlで良いですか? OK! 冷蔵庫の炭酸水も 切れそうなのでご一緒にいかがですか? 土曜はご予定があるので、日曜の午前中 指定で注文を承らせて頂きます。
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AIサービスを始める前に Amazonでビールを1ケース購入おい てくれないか かしこまりました。 いつものプレモル350mlで良いですか? OK! 冷蔵庫の炭酸水も 切れそうなのでご一緒にいかがですか? 土曜はご予定があるので、日曜の午前中 指定で注文を承らせて頂きます。 主人の購入履歴を基に提案して ユーザの回答数を減らす努力 ユーザ側はなるべく少ない選択肢 で意思が伝わる仕様 Googleカレンダーやメールから スケジュールを把握して調整
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AIサービスを始める前に 参照:https://d1srlirzdlmpew.cloudfront.net/wp-content/uploads/sites/98/2017/03/07010650/voice-threats-featured.jpg
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AIサービスを始める前に 参照:https://d1srlirzdlmpew.cloudfront.net/wp-content/uploads/sites/98/2017/03/07010650/voice-threats-featured.jpg 人間を中心としたサービス設計で AIはより人間を理解することができる
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HCDを活かしたAIサービス開発に リーンスタートアップが向いている理由 AIサービスを始める前に
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リーンスタートアップは利用ユーザ1人を見つけ 人間の心理を深掘りしてアイデアをカタチにしていく考え方 AIサービスを始める前に
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①. ユーザとデータを結ぶのがAI ・AIはユーザと既存サービスを繋ぐ役割 ・誰のどんな課題を解決するか、既存サービスよりも明確に定義する必要あり ・人間らしい振る舞いをさせたい場合、より高度に AIサービスを始める前に
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②. アルゴリズムは一度で成功するとは限らない ・継続してチューニングを行うオンライン学習に対する考え方が必要 ・使用するデータは常に変化する ・モデルは何回も設計し直すことになるかもしれない AIサービスを始める前に
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・イニシャル、ランニングコストが大きいのでKPI管理が大事 ・経営に対して説明するロードマップとしても活用できる ・何をとこまで検証したか、細かく管理する必要がある ③. AIは成果が出るまで時間が必要 AIサービスを始める前に
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誰でも1時間でAIサービスが設計できる 「AI Lean Canvas」
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カフェの口コミをAIが判断して お店選びをチャットでサポート カフェ口コミ判定AI
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①:誰が喜ぶのか?(ユーザ設定) サービスを使うユーザを特定します、具体的にどんな人物化想像できるくらいまで 例) ・26歳 ・渋谷区に勤務している女性 ・オシャレなカフェ巡りが趣味 ・Rettyをよく使う AIサービス企画
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ここが1番大事なポイント、現状どこに不満を持っているか特定しましょう。 課題が明確でない場合、サービスを導入する必要がないのかもしれません。 例) ・Rettyは口コミをよく見るが、お店選びが大変 ・口コミの真意がわかれば、お店を選ぶ必要がな くてラクになる ・チャットなら探さなくても良いからカンタン ②:なぜ喜んでくれるのか?(課題特定)
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③:なぜ、AIを活用するのか?(コンセプト) AIでなくては実現できないことを考える。 AIを入れるとどんなメリットがあるのだろう。また、どのくらい便利になるのか? 例) ・Rettyやtwitterのテキスト情報を自動で 解析してオススメしてくれる ・口コミの真意を知ることができる AIサービス企画
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④:どんなAIを提供する?(分析手法) あなたのAIサービスはどんな分析手法で課題解決できるでしょうか、画像解析、自 然言語解析、統計的な予測、どれを使いますか? 例) ・テキストの情報を解析するために、自然 言語解析が必要 ・画像解析に画像処理AIが必要で、好みの 写真を特定するためにディープラーニング も活用できそう AIサービス企画
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⑤:どうやってデータを取得する(ユーザ接点) AIは、ユーザとシステムを繋ぐ仕組み、どこでAIが動くかによって取得できるデー タが変わってくるので、AIが稼働する場所を整理していきましょう。 例) ・チャット形式で、気軽に質問してデータ 収集できる。検索より精度上がりそう。 ・提案に対して評価をもらって学習 AIサービス企画
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AIサービス企画 ⑥:分析に活用するデータ(データ特定) AIを作る上で必要な手元にあるデータとAIが学習する上のデータ これから取得するデータの2種類を考えてみましょう。※厳密にはカラムまで特定する 例) ベースとなる手元のデータ ・飲食店情報をクローリング ・口コミデータはtwitterから 学習に必要なデータ ・ユーザ趣向や評価はチャットから取得
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AIサービス企画
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AIサービス企画 本当にAIを投入することでメリットが得られるのか? 既存の手段と比較してニーズを確認する方法
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AIサービス企画 1. 課題が本当に困っている事なのか確認する ・インタビューやアンケートで課題感を特定 ・課題が根深い程、価値は高まるが競合も多い 2. 既存の解決方法を調べる ・課題をどうやって解決しているのか? ・どのくらいの金額や対価を払って使用しているか?
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AIサービス企画 1. AIでどんな解決ができるかまとめる ・AIで解決できることを具体的に考える ・課題を解決してくれる大きさを図る 2. 既存の方法より優れていることをまとめる ・AIを使うことで得られるメリットは? ・乗り換えるために支払うコストはあるのか?
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AIサービス企画
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AIサービス企画 参照:http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/separate-ks/20151205/20151205155336.jpg
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AIサービス企画 参照:http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/separate-ks/20151205/20151205155336.jpg ユーザのサービスを活用する行動の中から AIで活用すべきデータと感情を特定する
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AIサービス企画 今日は時間が少ないので飛ばします…
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データ設計とモデル AIサービス開発に必要な モデルとデータ設計
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モデルとデータ設計 AIが予測や分類、様々な自動化を行うには 仮説となるモデルとデータが必要
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モデルとデータ設計 モデル構築とデータ設計までの手順 1. 業務や人間の勘を基に仮説を複数出す 2. 分析に必要なデータ項目を集める 3.
基礎分析してデータの構造を確かめる 4. モデルを作り、必要な特徴量を決める 5. 分析の手法、データセットを決める 6. データの前処理を行う 7. 分析を行い数値検証を行う 8. 精度が出るまで5~8を繰り返す 9. 精度が出なければから4からやり直す
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モデルとデータ設計 仮説構築と仮説検証の役割分担 1. 業務や人間の勘を基に仮説を複数出す 2. 分析に必要なデータ項目を集める 3.
基礎分析してデータの構造を確かめる 4. モデルを作り、必要な特徴量を決める 5. 分析の手法、データセットを決める 6. データの前処理を行う 7. 分析を行い数値検証を行う 8. 精度が出るまで手法を変えて「5~8」を繰り返す 9. 精度が出なければから4からやり直す ディレクター/オーナー データアナリスト
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モデルとデータ設計 機会学習や深層学習を活用したシステム化には ここまで丁寧に行わないと精度が出ず2度手間に
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AIサービス構築で必須となる「h」型人材スキル ~人が少ない今なら、エバンジェリストになれるチャンス~
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AIサービスを始めるために必要なチーム構成 チームビルディング
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パーソナルAIを取り入れた企画がやりたい! クライアントにAIとは何かを説明して 実現可能な案を提示できるエンジニア チームビルディング
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チームビルディング Pepperの会話精度をもっと上げたい Pepperのシナリオを自然言語処理の前提で かけるディレクター
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チームビルディング 画像をディープラーニングしたいが サーバスペックの要求がインフラ担当に伝わらない ディープラーニングとはどのような処理なのか 理解できるインフラエンジニア
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職業範囲を超える業務が出てくるようになった チームビルディング
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DBA データサイエンティスト データ サイエンティスト 統計に必要なデータマートを自ら構築してビジネスに必要な分析を行える データアナリスト (統計スキル) ディレクター (ビジネス理解) チームビルディング
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こんなスーパーマン会えないですよね.. チームビルディング
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実際に業務をしてみるとキーワードを通して コミュニケーションできるだけでも全然違った チームビルディング
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PM ディレクター インフラチーム (AWS・DBA) とあるAIプロジェクトでのチーム体制 ビジネス現場 分析 機械学習チーム チームビルディング
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チームビルディング ビジネス現場 PM ディレクター インフラチーム (AWS・DBA) とあるAIプロジェクトでのチーム体制 分析 機械学習チーム ・インフラスキルを活かし 統計に最適なアーキテクチャ構成 ・ビジネス現場へ分析チームと共に インタビューを実施 ・モデル/アルゴリズムを一緒に考え て仮設を立てた ・新規事業の立ち上げスキルを活用 ・リーンスタートアップ手法で小さく 素早く検証を実施
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AIディレクター どんな予測や学習を行えば、サービスを実現できるのか定義できる プログラマー データ アナリスト ディレクター AIディレクター チームビルディング
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AIプログラマー ディープラーニングだけでなく、従来の統計学の機械学習と合わせて 最適なアルゴリズムを選択できる データ アナリストプログラマー AIプログラマー チームビルディング
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「H」は難しいけど ならちょっとの頑張りでいい チームビルディング
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始めは必要な職業に興味をもってみることが大事 チームビルディング
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今後、AI開発は必須になる。 自分のキャリアを活かした将来を考えてみよう! ワークショップ
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営業 データ アナリスト インフラ エンジニア フロント エンジニア バックエンド エンジニアディレクターデザイナー データ サイエンティスト AIデザイナー AIプログラマー AIディレクター etc.. あなたのキャリアはどの職業スキルを取り入れると良い? ワークショップ
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AI Career Map AI時代の職種像 Keep 身に付けたい職種現在の職種 +
= Ploblem Try 理想像はどんな姿か? なぜ成りたいのか? ワークショップ
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= Ploblem Try 理想像はどんな姿か? なぜ成りたいのか? ワークショップ
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= Ploblem Try 理想像はどんな姿か? なぜ成りたいのか? ワークショップ
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埋められなくても大丈夫 普段の仕事にAIの事を少し意識していくだけ
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すべての職業はAIに少しづつ代替えされていく AIを作る側の人間を目指しましょう。
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Thank You
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