AIプラクティショナーコース
はじめに
人工知能（AI）とは、分類、予測、推奨を自らプログラムできるシステムの背後にある科学である。
このコースでは、AIシステムがどのように理解し、推論し、学習し、相互作用するかを説明します。AIのユースケースについて業界の経験から学び、機械学習技術とそのシステムを動かすアルゴリズムについて理解を深め、AIの方法論を活用した現実世界のシナリオに対するソリューションを提案します。
IBM SkillsBuild for Academia（IBMスキルズビルド フォー アカデミア
セルフ・コース
業界の主要な問題に対処するために人工知能技術をうまく応用するための実践に必要なトピック、技術、スキルを探求する。
なぜAIを学ぶのか？
AIは、構造化データおよび非構造化データから分類、予測、推奨を行うように自らをプログラムできるシステムの背後にある科学である。何千年もの間、人類はインテリジェントなマシンを作るというアイデアについて熟考してきた。それ以来、AIには山あり谷あり、成功例もあれば未達成の可能性もある。
今日、AIは人々に力を与え、私たちの世界を変えている。ネットフリックスはロングテールから映画を推薦し、アマゾンはリストから人気ブランドを推薦し、車は前の車を追い越すタイミングを学習し、ロボットはゴミと洗うべき食器を区別する。
このコースでは、AIシステムがどのように理解し、推論し、学習し、相互作用するのかを説明し、AIのユースケースについて業界の経験から学び、機械学習テクニックとそのシステムを動かすアルゴリズムについて理解を深め、AIの方法論とテクニックを活用した現実世界のシナリオに対するソリューションを提案します。
目標
AIプラクティショナー
- さらに、業界のAI導入パターンを把握した上で、企業のデジタルトランスフォーメーションを実現する。
- 自然言語処理、機械学習、ニューラルネットワーク、バーチャルエージェント、コンピュータビジョンなどのAI技術に精通している。
- 基本的な機械学習モデルやAIツールを使って、実世界の問題を解決できる。
対象範囲
- ワトソン・アシスタント - 組織内の効率とコミュニケーションを改善するAIアシスタントの構築方法を学ぶ。
- ワトソンx.ai - ジェネレーティブAIツールが、いかに日常業務を簡素化し、効率化できるかを学ぶ。
- ワトソンNLU - 自然言語処理をどのように活用できるかをご覧ください。
学習目標
- AIアプリケーションの特徴を定義する。
- AIの概念と利点を理解する。
- AIの使用例と応用例を説明する。
- 簡単な機械学習モデルを作成する。
- 最適化とモデルチューニングの実施
- 様々な業界や使用ケースにおける様々なAIソリューションを区別する。
- 与えられたビジネス上の問題を解決するために、適切なマシンソリューションを特定する。
ツール
このコースでは、以下のツールを使用します。
- IBM watsonx.ai
- IBM AutoAI
- IBM ワトソン・アシスタント
- IBM Watson NLU
- パイソン
前提条件
インストラクターワークショップ
- インストラクター・ワークショップに参加
- ファシリテーターがコースを受講し、試験に合格したこと。
- プレゼンテーション能力のある熱心なスピーカー
- 教育的なグループ管理能力
- 批判的思考と領域の探求を促す
- データセットやIP著作権の取り扱い経験
教室の形式
AI関連分野で働くためのエントリーレベルの求人への応募に積極的な関心を持つ個人。
- 基本的なITリテラシーのスキル*。
*基本的なITリテラシー - Microsoft Windows®やLinux Ubuntu®などのグラフィカル・オペレーティング・システム環境をユーザーレベルで操作し、アプリケーションの起動、情報のコピー＆ペースト、メニュー、ウィンドウ、マウスやキーボードなどの周辺機器の使用など、基本的な操作コマンドを実行するために必要なスキルを指します。さらに、インターネット・ブラウザ、検索エンジン、ページ・ナビゲーション、フォームにも精通している必要があります。
デジタル・クレデンシャル
プラクティショナー・サーティフィケート
IBM Artificial Intelligence Practitioner Certificate（人工知能プラクティショナー・サーティフィケート
バッジを見るこの証明書について
このバッジ取得者は、有効な人工知能（AI）インストラクター主導のトレーニングを通じて、AIの概念と技術に関するスキルと理解を習得していることを証明した。
バッジ取得者は、人工知能の技術的トピックとデザイン思考について習熟し、理解していることを実証している。
取得者は、教育目的に適した、実世界の人工知能シナリオに関連する適用可能なオープンソースツールを使用して、人工知能の概念と技術を適用する能力を獲得しています。
スキル
AI, AIオペレーション, コラボレーション, コミュニケーション, コンピュータビジョン, AI業界の専門知識, ニューラルネットワーク, バーチャルエージェント, コンピュータビジョン, AIオペレーション, データソース, 機械学習, 自然言語処理, ディープラーニング, ワトソンディスカバリー, IBM Cloud, Node-RED, IBM Watson, 自然言語理解, 視覚認識, デザイン思考, ユースケース, コミュニケーション, コラボレーション, チームワーク, 問題解決, 共感, ペルソナ, エクスペリエンスデザイン, アイデア, ユーザーエクスペリエンス, ユーザーリサーチ, ユーザー中心設計, ユーザー中心アプローチ, ストーリーボード。
基準
- IBM SkillsBuild プログラムを実施している高等教育機関でのトレーニング・セッションに参加すること。
- インストラクターによるAIプラクティショナートレーニングを修了していること。
- を獲得している必要があります。 エンタープライズデザイン思考プラクティショナーバッジ.
- AIプラクティショナー試験に合格し、グループ演習を満足にこなせること。
インストラクター認定証
IBM人工知能プラクティショナー認定証：インストラクター
バッジを見るこの証明書について
このバッジ取得者は、IBMインストラクター主導のワークショップを通じて、人工知能（AI）のコンセプト、テクノロジー、ユースケースに関するスキルを習得しています。
バッジ取得者は、以下のトピックについて習熟していることを証明する：人工知能の基礎、機械学習、AIの言語とビジョン、AIのためのデザイン思考を理解する、AI業界のユースケース。
課題ベースのシナリオを使用したグループワークを推進するための教育的スキルを適用し、講師として人工知能コースを提供する能力を実証した。
スキル
AI、業界の専門知識、ニューラルネットワーク、バーチャルエージェント、コンピュータビジョン、AIオペレーション、データソース、機械学習、自然言語処理、ディープラーニング、ワトソンディスカバリー、IBM Cloud、Node-RED、IBM Watson、自然言語理解、視覚認識、デザイン思考、ユースケース、トレーナー、講師、アドバイザー、コミュニケーション、コラボレーション、チームワーク、問題解決、共感、ペルソナ、エクスペリエンスデザイン、アイディエーション、UX、ユーザーエクスペリエンス、ユーザーリサーチ、ユーザー中心設計、ユーザー中心アプローチ、ストーリーボード。
基準
- IBM SkillsBuild プログラムを実施している、または実施中の高等教育機関の指導者であること。
- IBM Artificial Intelligence Workshop Practitioners - Instructors Workshopを修了していること。
- を獲得している必要があります。 エンタープライズデザイン思考プラクティショナーバッジ.
- IBM Skills Academyのティーチングバリデーションプロセスの要件を満たしていること。