帝京大学と先進企業のサポートにより
自社DX変革に直結する実践力を習得し社内DX推進の旗振り役に
| 時間割※1、2 | 講座概要 | 講義時間 (h) |
プログラム 実施担当 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DX時代のデジタル技術と開発手法 | DX推進ポイントとなる具体的なデジタル技術（主にクラウド、IoT、AIの3つ）と開発手法（アジャイル開発）を解説 | 1.5 | 株式会社 アイデミー |
| 2 | ビジネスパーソンのためのAI入門 | 人工知能の概要から具体的な使い所までを学び、最新トレンドを理解する為の必要知識を 学ぶ | 1.5 | |
| 3 | プロが伝える新規事業の心構え | 新規事業づくりにあたる「アイデア」「進め方」に悩みを持つかたに、新規事業を立ち上げてたプロ講師が新規事業を成功させる心構えを伝授 | 1.5 | |
| 4 | ChatGPT入門 | ChatGPTとは何か、従来の AI 技術やチャットボットと比べてどう優れているのか、その使い方について学ぶ | 1.0 | |
| 5 | オープンイノベーション実践のための AI リテラシー | 電通・BASEQによるオープンイノベーション実践のためのAIリテラシーコースである。新規事業開発において AI を活かすための AI についての知識を解説 | 1.5 | |
| 6 | 事例で学ぶ！衰退産業のビジネスモデル変革 | 衰退産業におけるビジネスモデル変革の成功・失敗事例を通じて、なぜデジタルによるビジスネモデル変革が必要なのかを理解 | 1.0 | |
| 7 | AIプロジェクトマネジメント | 通常のシステム開発プロジェクトとAIプロジェクトの相違点を理解し、AIプロジェクトを計画・推進していくための基礎知識を学ぶ | 1.0 | |
| 8 | 投資対効果を最大化するAI導入 | 機械学習の企画づくりの勘所を理解し、データやAIが絡む企画のたたき台を作り込むことをコースを通じて学ぶ | 3.0 | |
| 9 | 事例で学ぶ！DX事業立案 | 新規DX事業の企画構想を担当している方向けに、事業立案のポイントを豊富な事例の解説を踏まえながら実践形式で学ぶ | 3.5 | |
| 10 | AIプロジェクト推進力向上 | AI専門家組織、 AI Research & Innovation Hub より、ビジネス編と実践編それぞれで、明日から使える実践的な知見を学習 | 4.0 | |
| 11 | 製造業のAI活用（導入事例） | 人材不足やものづくりのサービス化対応等、製造業の抱える課題に焦点を当て、AI活用の取り組みについて、導入事例を示しながら解説 | 2.0 | |
| 12 | AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ | 「機械学習の適用領域の選択」や「業務データの入手・確認」等の考慮要素をクリアにし、AIプロジェクトを成功させるコツを学ぶ | 1.0 | |
| 時間割※ | 講座概要 | 講義時間 (h) |
プログラム 実施担当 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ハンズオン講座 | オンデマンドで学んだPythonコーディング・分析基礎のまとめとして、多変量解析・決定木分析・アンサンブル学習を 学ぶ | 6.0 | •帝京大学 •日本マイクロ ソフト株式会社 •アクセンチュア株式会社 |
| 2 | 深層学習の画像認識モデル作成から、モデル作成の結果振り返りまでを通じ、画像認識技術をハンズオンにて 学ぶ | 6.0 | ||
| 3 | Azure AIツールを用いたデータ分析方法や、実際の導入ユースケース、その他最新ツールも用いた簡易な実装方法を学ぶ | 5.0 | ||
| 4 | ノーコード/ローコードツールの環境設定と 、簡易なデータを用いた初歩的な分析の方法をハンズオンにて学ぶ | 6.0 | ||
| 5 | ノーコード/ローコードのツールによる 機械学習活用を用いた、業務データ処理の試行をハンズオンにて 学ぶ | 6.0 | ||
| 時間割※ | 講座概要 | 講義時間 (h) |
プログラム 実施担当 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | データサイエンスの情報技術 | 公的機関等からデータを入手し、自らが立てた仮説をデータサイエンスの手法で検証する手法を学ぶ | 1.5 | •帝京大学 •アクセンチュア株式会社 |
| 2 | AIの先端的研究・技術応用の事例 | AIによる画像処理・屋内環境認識技術を基に、コンピュータビジョン、防災・減災にどの様に応用されているかを学ぶ | 1.5 | |
| 3 | 実世界で有用な脳型情報処理システムの開発（人支援技術開発など）を、AI×ロボットの人支援技術開発を例に学ぶ | 1.5 | ||
| 時間割※ | 講座概要 | 講義時間 (h) |
プログラム 実施担当 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ガイダンス・課題選択 | ケーススタディ課題からグループで取り組む課題を選択、AI/データ活用による解決アプローチを検討 | 3.0 | •帝京大学 •アクセンチュア 株式会社 |
| 2 | 解決策の検討 | 解決策立案のための仮設設定、グループでの議論、解決策の検証を行い、課題に対する解決案を検討 | 3.0 | |
| 3 | 成果物作成・プレゼン準備 | プレゼンテーションに向けた成果物の作成やAIのシステムデモを準備 | 3.0 | |
| 4 | プレゼンテーション実施 | プレゼンテーションを実施し、理工学部教員、アクセンチュア講師等からフィードバックを受領 | 3.0 | |
| 時間割※ | 講座概要 | 講義時間 (h) |
プログラム 実施担当 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ガイダンス | 当講座の概要を説明した上で、実践演習で取り扱う自社のデジタル課題の棚卸を始める | 1.5 | •帝京大学 •アクセンチュア株式会社 |
| 2 | ワークショップ | 棚卸しした自社の課題についてグループ内で発表し合い、他社の取り組みや課題感について情報共有しながら打ち手のイメージを考える | 3.0 | |
| 3 | 課題に対する社内ヒアリング・調査等、深堀するためのアクションプランを作成し、グループ内で発表する | 3.0 | ||
| 4 | 初期調査に基づく課題テーマを選定し、現在の課題の背景や詳細状況等を仮設と共にグループ内で発表 | 3.0 | ||
| 5 | 計画策定に向けた作業スケジュール作成 | 推進計画策定に向けた詳細調査アクションプランを作成し、グループ内で発表 | 3.0 | |
| 6 | 施策の検討 | 解決策の仮説を設定し、グループでの議論、解決策の検証を実施 | 3.0 | |
| 7 | 解決策の検証結果を踏まえ 、課題に対する解決策案をブラッシュアップ | 3.0 | ||
| 8 | 推進計画作成 | 自社にて施策展開に向けたAI/データ活用の計画を作成 | 3.0 | |
| 9 | プレゼンテーション準備 | プレゼンテーションに向けた計画内容の最終化・資料作成等の準備を実施 | 3.0 | |
| 10 | プレゼンテーション | プレゼンテーションを実施し、理工学部教員やアクセンチュア講師等からフィードバックを受領 | 7.0 | |
| 11 | 振り返り | 提案書の相互評価を実施することで、振り返りを実施 | 2.0 | |
| 開講期間 | 2023年10月16日（月） ～ 2024年3月15日（金） ※主に土日9:00-12:00、13:00-16:00の日中帯を中心に実施予定、一部講座は平日18:00以降実施となる可能性があります。 |
|---|---|
| 定員 | 60名（定員に達し次第終了） |
| 募集受付期間 | 2023年7月17日（月）9:30 ～ 2023年10月10日（火）17:00 |
| 対象者 | 以下に当てはまる方 ① 経営企画・事務企画業務の社員の方 ② 現場の生産性向上に取り組む中間管理職の方等 |
| 受講料（税込） | 15万円/人（参加申込後、受講料振込をもって参加確定） |
| 受講方法 | オンラインおよび現地（霞ヶ関キャンパス） ✓現地が難しくオンラインのみでの参加となる方もフォローさせていただきますので、ご受講いただけます。 ※原則、プログラム全体を通してご自身のパソコンを使用して受講をお願いします。オンラインにて使用するツールにつきましては、別途お知らせします。 |
| 修了時に付与 される証明書等 |
帝京大学プログラム履修証明書（デジタル証明書） ※プログラム修了時の出席率が、全講座の8割に達している方を対象に履修証明書を発行します。 |
| 取得をめざせる 資格 |
（任意）Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) ※任意資格は、講義の内容をふまえ各自での資格受験が可能です。詳細はプログラム内でご案内します。 |
エントリーフォームより
必要事項をご入力ください。
※申し込みいただいた方には、事務局より詳細事項の記入フォームを追ってご案内します。
