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Challenge
終了

[講義+実習] 私たちのチームにぴったり必要なAI活用シナリオ作り

人工知能入門講義を受講したなら、今度は私たちだけのAIモデルを考えてみる番です。 問題定義からデータ収集、モデル選定まで、実戦の流れに沿ってAIプロジェクトを設計してみる4週間チャレンジです。

4,263명이 수강한

강의로 진행되는 챌린지!

Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Recommendation System
AI

25개 수업 학습

3회 미션 수행

jin0choi1216님과 함께해요!

キャリア認証

4,289

受講生

316

受講レビュー

1

回答

4.9

講座評価

4

講座

難しいことを簡単に、簡単なことを楽しく
LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jin0choi/

難しいことを簡単に、簡単なことを楽しく LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jin0choi/

前)Mewpot データサイエンティスト
現)データ分析、人工知能、業務自動化、生成AI活用講師

  • 企業: 慶南エネルギー、国家保安技術研究所、大象(デサン)株式会社、メットライフ生命保険、マーリン・エンターテイメンツ・コリア、セラゼム、シノステック、サムスンカード、サムスン火災、オットゥギ、カカオ、キヤノンコリア、KNワークス、中央グループ、韓国投資金融持株、現代コーポレーション、SKグループ

  • 機関: 京畿科学振興院、慶北ICTイノベーションスクエア、国土安全管理院、農林畜産食品部、文化体育観光部、韓国科学技術教育院、韓国データ産業振興院、韓国文化情報院、韓国能率協会

  • ブートキャンプ: DMCコネット、POSCO、デイトガールズ、マルチキャンパス、アルファコ、青年就業士官学校、コードステイツ

  • 大学: 江陵原州大学校、江陵原州大学校、慶尚科学技術大学校、慶尚国立大学校、大邱大学校、尚志大学校、全南大学校、忠南大学校、忠北大学校、弘益大学校

江陵原州大学校、江陵原州大学校、慶尚科学技術大学校、慶尚国立大学校、大邱大学校、尚志大学校、全南大学校、忠南大学校、忠北大学校、弘益大学校

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どのような仕事を人工知能に任せることができるでしょうか?
今はどのような仕事を任せることができるのか考えなければなりません。

人工知能(AI)に対する概念を理解し、今度は直接考えてみる番です。
人工知能(AI)業務の比重は継続的に増加しています。

人工知能の比重が継続的に増加している中で、今重要なことは人工知能(AI)に「どのような仕事を任せることができるか」を理解することです。今回のチャレンジはAI問題定義、データ収集、モデルタイプ判断まで直接行う実戦チャレンジ!

チャレンジはこのように進行されます

全5段階実践課題

  1. [講義受講] 概念理解のための講義受講 (3時間4分)


    • ChatGPT、LLM、プロンプト、推薦システム、AI Agentなどの主要キーワードを流れに合わせて理解できるようになります。

    • 開発者ではない一般的な会社員は「どこまで知っておくべきか」という基準が生まれます。

  2. [実習] 問題定義 & AI適用方式の導出

    • 「これって本当に問題なのかな?」

    • Fishbone、5Whyなどを活用して真の問題を導き出し、AIが必要な理由を説得力を持って説明

  3. [実習] データ収集戦略の策定

    • 内部/外部、構造化/非構造化データを区分し

    • 私が定義した問題を解決するために必要なデータを表で整理

  4. [実習] AI方式選定及び適用方向導出

    • 教師あり学習?教師なし学習?生成AI?

    • 私の問題にどのようなAI方式が適合するかを論理的に判断

  5. [実習] 期待効果・要約図作成

    • 問題解決によって得られる定量・定性効果の整理

    • 最終要約図(企画案要約スライド形式)作成

こんな方におすすめです。

講義を聞いて直接応用まで行いたい方

"AIの原理、モデル、データまでは分かったけど…
じゃあこれを自分のプロジェクトにどう適用すればいいの?
ただ聞いて終わりにするわけにはいかないでしょう。"

問題定義に自信がない方
'どんな問題をどう解決するの?'という質問の前でいつも詰まってしまいます。
今度こそ本当に問題をきちんと定義してみたいです。"

自分の業務に適用できる人工知能は何かを知りたい方

「繰り返し作業が多いのですが、これをAIで自動化できそうです。
でも、どこからどのように始めればいいのか途方に暮れていました。
自分の業務にぴったり合うAI適用方法を、自分で設計してみたいです。」

受講後には

  • AIをどこに、なぜ、どのように使うべきかが明確になります。

  • 私の業務に適したAI方式(教師あり/教師なし/強化/生成型など)を

    自分で判断できるようになります。

  • データを見る目が変わります。

  • AI適用による期待効果を定量的/定性的に説明できるようになります。

  • AIプロジェクトの流れが頭の中に描かれます。


この講義の特徴

実際に企画してみる実戦型チャレンジ

  • 講義で学んだ内容を実際に自分の業務に結びつける構成

  • 「問題定義 → データ収集 → AI方式決定 → 期待効果整理」まで

  • 企画書の初稿レベルの成果物を完成させることができます
    → 講義で「聞いているだけだった内容」を、直接手で書きながら体得します。

'AIを使おう'ではなく、'なぜ'と'どのように'まで考えるようになります

  • Fishbone、5Why、KPIマッピングなど実戦で使われる問題定義方式の活用

  • データが本当に使える状態なのか、量は十分なのかチェックリストで点検

  • 定量・定性効果まで連結


  • 保険、流通、製造などの産業別実際のAI活用事例分析

  • チャットボット、レコメンド、需要予測、リスク分析など問題タイプを自ら分類してみる
    → 実務ですぐに活用できる思考フレームワークを得ることができます。

  • 複雑な数学、コードなしで

  • 表、図式、直感的なワーディングで設計され、「誰でも」作成可能
    → 非技術職でも無理なく挑戦できる最も簡単なAI企画実習コンテンツ

こんなことができます

  • AI モデル開発の核心段階(問題定義 → データ収集 → モデル設計 → 期待効果導出)を直接実習

  • 私の業務にAI活用(AX)を適用できるか具体的に構想

  • 問題を定義し、必要なデータを識別し、適切なAI方式を判断

  • 実際の企業のAI適用事例を通じてインサイトを得る

  • 機械学習、ディープラーニング、推薦システム、人工知能(AI)、AI活用(AX)の中から適切な方法を判断

この講義を作った人

2017年、イ・セドルとAlphaGoの対局を見て「人工知能を扱える人」になることを決心し、勉強を始めました。


初めて人工知能を学んだ時、数学の知識が不足していたせいか、複雑な数学と一緒に説明される内容をきちんと理解できませんでした。自分の理解を助けるために様々な例を作りながら勉強し、その経験から「どうすれば簡単に伝えることができるだろうか?」と悩む講師になりました。教育は聞く人が理解してこそ意味があると思っており、現在は人工知能とデータ分野で積極的に教育を行っています。


進行講義レビュー

  • 難易度設定を適切にしてくださり、あまり難しくなくて良かったですし、実務に必要な内容だけを選んで教育してくださったので、とても有益でした。

  • 教育内容の構成がこれまで受けた教育の中で最も面白かったです。実習を通じて理論を身につける方式も理解度を高めるのにとても役立ちました。

  • 講義内容が充実しており、講師の方が面白く進行してくださったので、難しくなく聞くことができました。

  • 講師の充実した講義、一日でできるだけ多くのことを教えようとする情熱と専門性を感じました。

  • 実際の業務に適用可能と思われる内容で構成されていて良かったです。
    講師の方の適切なユーモアと詳しく親切に説明してくださって良かったです。

  • 単純に「質問をうまくしなければならない!」を超えて、この講義でなければ絶対に知ることができなかった知識の深さでした。興味を最後まで失わず楽しく学びました。講師の方もユーモアがあり、最後まで集中力を持って講義に参加できるよう励ましてくださって、とても良かったです。

  • 理論・実習の構成が良く、講師の方の伝達力が良かったです。

  • 講師の分かりやすい説明で理解度が高まりました。

8월

31일

챌린지 시작일

2025년 8월 31일 오후 03:00

챌린지 종료일

2025년 10월 2일 오후 02:59

챌린지 커리큘럼

全体

28件 ∙ (4時間 0分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
챌린지 전용 수업

챌린지에서 배워요

  • 人工知能プロジェクトを始める際に最初にすべき「問題定義」の重要性を実感することができます

  • データ収集と探索プロセスを自ら設計しながら、実務の流れに合ったデータ感覚を身につけることができます

  • 教師あり学習、教師なし学習、推薦、生成型AIの中でどの方式が適合するかを判断する基準を学ぶことができます

  • モデルを導入した際の期待効果を具体化する練習を通じて、実質的な思考力を養うことができます

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 人工知能を実際にどこで、どのように使うべきか途方に暮れていた方

  • 技術よりも問題を正確に定義する能力がより重要だと感じる方

  • データがあっても何から始めればいいのかわからず実行が困難だった方

  • 実務ですぐに使えるAIアイデアを直接企画してみたい方

  • 人工知能を単純に学ぶことを超えて、活用したい方

受講レビュー

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이 강의의 지난 수강평

취소 및 환불 규정
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¥5,126