非専門家のための人工知能統計学
arigaram
数式一つ、コード一行も使わずに、人工知能の開発と活用に必要な基礎統計の本質を突き詰めます。
入門
AI
問題化(Problematization)は、問題提起、問題づくりなどとも訳される用語です。そして問題設定や問題定義とも訳すことができます。要求事項や常識のような既知の事実に対して新しい観点から疑問を投げかけ、問題を定義し、この問題を解決する方式を組み立てていく過程が含まれている概念です。問題化はあらゆる開発の出発点となるべきですが、まだ開発分野では十分に議論されていないテーマです。プロジェクトを遂行することやプログラムを開発することも、実は問題を解決する計画を立てることです。つまり、問題化と関連があるということです。問題を解決するには、まず問題が明確に定義されていなければなりません。しかし、ほとんどの場合、曖昧な要求の形で問題が与えられます。したがって、曖昧な要求を明確な問題に変える力があってこそ、不要な「開発の無駄」を減らし、協業は円滑になり、ユーザーの本当のニーズを正しく把握することができます。この講義は実践事例とツールを通じて問題を「構成する思考」を訓練できるよう支援します。
受講生 34名
難易度 入門
受講期間 無制限
リクエスト、要求事項、ユーザー反応、コードレビューに隠された本当の問題を見つける方法
真の問題を問題記述の公式などを使用して構造化された問題として表現する方法
問題の根本原因を見つける方法
現象から本質を洞察する「問題化」という哲学的概念
「問題化」を実行するための様々なツール
学習対象は
誰でしょう?
与えられた要求をそのまま実装するより、何が本当の問題なのか自ら考え判断する力を身につけたい開発者
曖昧な要求と意見の中でチームの方向性を定め、開発者と円滑にコミュニケーションを取りたい企画者、デザイナー、PM/PO
全体
72件 ∙ (17時間 32分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
3件
5.0
3件の受講レビュー
受講レビュー 111
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 327
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.5
¥6,797
知識共有者の他の講座を見てみましょう!
同じ分野の他の講座を見てみましょう!