2. AIエンジニア実践講座（モデル開発編）
内容
AI開発の実務を想定し、ニーズ分析・モデル設計・アルゴリズム選定・精度評価・API連携までを一貫して学びます。Python基礎学習済みの方向け。
目標
- 課題設定〜モデル構築・評価・運用までの一連の流れを自律的に実行
- 実データに基づくモデル改善・精度検証・可視化による説明力を習得
- クラウドへのデプロイや業務適用に向けた実装力・運用力を養成
最終的に、ITSSレベル3相当のスキル習得を目指します。
カリキュラム概要（全87時間）
| 単元名 | 主な内容 | 時間 |
|---|---|---|
| AI開発入門①② | モデル構築・評価・最適化 | 21h |
| AI開発実践①〜⑤ | プロジェクト設計・構築・改善・クラウド展開 | 43h |
| 総合演習①〜③ | 課題設定・構築・評価・提案発表 | 19h |
| AIリテラシー | AIの社会的影響・倫理・リスクの理解 | 4h |
受講要件
- 推奨実務経験：システム開発の実務経験
- 推奨知識：Pythonの基本的なプログラミングスキル
受講形式・期間
Zoomによるオンラインライブ授業
受講時間：全22日／87時間
実績・成果
※この結果は、【AI開発入門】【AI開発実践】におけるアンケートをもとに集計したものです。
※過去実施分の全コースにおいて、修了率100%／就職・在職率100% を達成しています。
| 評価項目 | 平均スコア（5点満点） |
|---|---|
| 研修の内容は適切でしたか？ | 4.75 |
| 研修に満足していますか？ | 4.8 |
| 講師の講義はわかりやすかったですか？ | 5.0 |
| 内容は仕事に役立っていますか？ | 4.5 |
受講者の声
- クラウドへのデプロイまで体験でき、自信がついた
- SHAPの活用で改善根拠が明確になり、現場でも応用できそう
- 決定木の可視化や過学習の理解が実務判断に役立った
フォローアップ調査
- 93%の受講者が「業務で学習内容を活用できている」と回答
- 転職成功・昇進などのキャリア変化を実感したという声も多数