次世代AI人材育成訓練プログラム（厚生労働省受託事業)　全テキストの公開について

2022年2月14日

日本企業がデジタルトランスフォーメーション（DX)を推進する上で最も重要となるのは「人材」であり、そうした人材の育成プログラムが求められています。

このような中、一般社団法人ソフトウェア協会では、令和元年度～令和2年度にかけて、厚生労働省「教育訓練プログラム開発事業（AIを活用した分野）」を受託し、【既存のIT技術人材をAIに強い技術者に育成】を目標とした教育訓練プログラムを開発、この度、全124時間に及ぶすべてのテキストおよび演習資料を公開する運びとなりました。

※ここに公開するテキストは厚生労働省のWebサイトで公開されている「開発した教育訓練プログラム」と同一です。

厚生労働省「開発した教育訓練プログラム」

コンセプト・目指す人材像・研修環境

基本コンセプト

機械学習でできること、できないことを理解し、自社の課題を省力で解決したり、あるいは他社へ適切な発注ができる能力を身につける。

機械学習そのものを新しく作り出すのではなく、オープンソースで提供されているライブラリを上手に活用し、機械学習のトレンドを身につける。

あくまで実践と応用に重きを置くため、新しいアルゴリズムやネットワークの創造・新規性には重点を置かない。また、ライブラリを絞り、一通りの実践ができることに重点を置く。

単純パーセプトロンから、複雑な多層ニューラルネットワークまで、現在開発・利用されている様々な深層学習手法を学び、今後のビジネスに活かす。

新しい深層学習そのものを開発するわけではなく、現在提案されている手法を、如何にして今後の自社ビジネスにつなげるかを考える

Google Colaboratory上で実習を行うことで、特別な環境を用意せず各自が試せるようにする。

想定している受講者

プログラミング経験、特にPythonの基本的な読み書きが可能で深層学習に興味がある技術者を推奨。ただし、講座中にPythonそのものについて１度触れるため、データの取り扱いについてはそこで再確認する。データ処理言語としてRも使用するが、Rは未経験でかまわない。講座中で基礎から解説する。

AIには興味があればよく、技術の詳細はこの講座を通して身につける。

前提知識として、線形代数、微分（偏微分含む）、統計・確率を必要とする。ただし、この数学的知識はe-Learningで前もって教材を提供し、講座内でも必要に応じて解説する。また、RやPythonを用いて数学とプログラムの対応付けをより明確に教授する。

コンセプトで記述したように、新しい深層学習そのものを開発するわけではないため、この講座を通して、現在主流の深層学習について知見を得て、これをベースとしたビジネス展開を行う人材になることを目指す。

講座修了後の受講者のロードマップ

既存技術を組み合わせ、自社の製品の改良や新しい企画を立案できる。

クラウド技術とAI技術を組み合わせ、新しいWebサービスを立案できる。

AIによる自動判断、分類、異常検知等を応用し、より効率的な生産方法や働き方を立案できる。

※演習環境

OS: Windows 10, Python, R, Keras, Tensorflowが基本環境

実行環境は基本的にGoogle Colaboratoryを用いる。画像のリアルタイム判定などの一部演習ではAnacondaで構築したローカル環境も使用する。

扱うデータが大きくGoogle Colaboratoy上での実行が難しいGANなども、ローカル環境を利用予定。

カリキュラム/教材対応表

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お問い合わせ

一般社団法人ソフトウェア協会(SAJ）
事務局　中野
e-mail：edu-pjt@saj.or.jp
TEL：03-3560-8440

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