2024 년 7 월 13 일 토요일, 계면의 공동 공통 주제 "AI/Data Science General"에서, 우리는 Yamashita Katsuji와 SoftBank Corporation의 Arayata를 Korakuen 캠퍼스에 강사로 초대했으며, 강사를 통해 강의를 제공했습니다.

이 강의에서, 우리는 DX (Digital Transformation)의 구현 사례와 DX에 적용될 수있는 기술을 도입하는 주제에서 DX의 구현 예와 개발 및 기술 컨텐츠의 구현 예를 고려하여 AI 개발 및 기술에 대한 비용 측정 주제에 대한 강의를 받았습니다.

첫째, Yamashita 씨는 AI 모델의 개발 비용을 줄이는 것이 DX 구현의 주요 요인이며, 비용을 줄이는 데 도움이되기 위해 공개적으로 이용 가능한 데이터 세트를 사용하여 기계 학습과 하이브리드 AI 및 인간 하이브리드를 통해 학습 데이터의 정확성을 향상시키는 기계 학습에 대해 설명했습니다.

다음으로 Arasama는 이미지 분류, 언어 처리 등과 같은 개별 응용 기술을 설명하고 매일 스마트 폰 및 엔터테인먼트 작업을 포함하여 광범위한 분야에서 DX 사용의 구체적인 예를 소개했습니다. 또한 현재 관심을 끌고있는 최신 응용 기술도 도입했습니다.

설명 후, 질문과 답변 세션을위한 시간이었고, Tama 캠퍼스와 Korakuen 캠퍼스의 학생들이 많은 질문을 물었지만 둘 다 질문에 정중하게 대답했으며 강의는 결론을 내 렸습니다.

2024 년 12 월 21 일 토요일, 두 번째이자 가을 학기 인 Yamashita Katsuji와 SoftBank Corporation의 Arayata는 계면과의 공동 공통 주제, "AI/Data Science Porsheal"에 대한 대면 강의를 개최하도록 초대되었습니다.

"디지털 혁신의 소개 및 개발에 대한 토론"이라는 강의에서 Yamashita는 DX의 도입에서 AI 모델 개발 비용을 줄이는 것의 중요성, AI 및 사람들의 하이브리드 혁신 작업의 효율성을 다루었습니다.

Arasama는 이미지 분류 및 언어 처리를 포함한 AI 기술을 도입했으며 실제로 AI를 사용하여 이미지를 분류하기위한 데모가 열렸습니다. 또한, 제조 라인의 결함있는 제품을 감지, 벼룩 시장 앱에서의 제품 분류, 콘크리트의 균열 감지 및 의료 분야의 뇌 이미지 분석과 같은 실제 세계에서 AI 기술이 어떻게 사용되는지에 대한 예가 도입되었습니다.

MR. 이 강의의 강사 인 Nakamura는 우리에게 생성 된 AI를 잘 활용함으로써 학생들이 유용한 도구를 적극적으로 통합하고 유용한 도구를 사용하여 작업을 더 매끄럽게 만들고 효과적인 시간을 활용할 수 있기를 바랍니다.

"AI/Data Science General"
AI/Data Science 포괄적 인 "AI/Data Science University 프로그램"의 주제는 여러 실무자들로부터 실질적인 사례를 가르칩니다.
클래스 형식은 직접 또는 온라인에서 배운 주문형 강의와 고화사 강의의 혼합입니다. 세 부분으로 구성된 시리즈의 클래스는 하나의 스레드로 개최되며 4 명의 실무자가 총 4 개의 스레드로 강의를합니다. 2 개의 주문형 강의를받은 후 학생들은 포괄적 인 이해를 목표로 세 번째 동시 대화 형 수업을 통해 강사와 토론을 할 것입니다.

링크 : SoftBank Co., Ltd.