AIに対する一般的な誤解の解消

機械学習の基本構造とは何か、人工知能との違い / 簡単な機械学習の例（スパムフィルタ、推薦システムなど） / なぜ機械学習が重要なのか

ChatGPTとは何か、どのように機能するのか / ChatGPTの使用例

質問をする方法、応答の解釈 / 実際に参加者に試してもらう小さなタスク

ChatGPTを使って業務プロセスを効率化する具体例 / 参加者が自分の業務にChatGPTをどう活用できるか考える / AIを使ったデータ分析

AI技術の倫理的な使用についての基本原則 / データのプライバシー、透明性、公正性 / 良いAIの使用例と悪い使用例の議論

自社でAIを導入するための基本ステップ / 成功するためのポイント、失敗から学ぶ / AI導入における一般的な障害とそれを克服する方法

参加者が実際にChatGPTに質問を考えてみる / グループ内でのアイデア交換とフィードバック / 実際のビジネスシナリオでChatGPTを使用する手段

AI技術の進歩が私たちの仕事にどう影響するか / AIスキルを身に付けることの重要性 / AI学習リソースとキャリア機会

AI技術を理解し、DX化の方向性を考える力を身に着ける

ディープラーニングの基本原理と、機械学習との違いについて学ぶ。

自動運転車、医療診断、言語翻訳など、ディープラーニング技術の実例から応用技術を学ぶ。

AIプロジェクトの計画、開始、実施に関する実践技術を学ぶ。

データサイエンスがAI開発においてどのような役割を果たすかを理解しプロセス管理能力を習得する。

GPT、DALL-Eなどの生成型AI技術及びクリエイティブ産業に与える影響を理解し実務を想定した応用方法を検討する。

AI技術の倫理的側面と、技術者が直面する道徳的課題について理解し方向性の決定についての考え方を正しく習得する。

ロボティクス分野でのAI応用と、人間と機械の相互作用を理解し、実運用を想定した設計技術を習得する。

自然言語処理（NLP）技術と、言語の理解・生成におけるAIの役割を理解し、ユーザー側の役割分担を整理する能力を習得する。

AIプロジェクトにおけるリスクの特定と管理方法について学ぶ。

AI技術の活用による実務応用を想定する。

AIが社会に与える影響と、技術の社会への統合を理解する。

AI技術が労働市場と産業構造にもたらす変化について理解し、実展開を想定する。

専門分野（参考例：医療分野）でのAI応用と、パーソナライズ化の可能性を理解し応用技術を習得する。

専門分野（参考例：教育分野）でのAI応用と、パーソナライズ化の可能性を理解し応用技術を習得する。

AIを活用した環境保護と、持続可能な開発について理解し、長期運用を見据えた設計技術を習得する。

デジタル時代におけるプライバシーの概念と、AI技術がこれに与える影響について理解し実運用のアクシデント対応能力を身に着ける。

サイバーセキュリティの強化とAIの関係性を理解し、セキュリティー管理能力を身に着ける。

専門分野（参考例：芸術分野）でのAI応用を学び、クリエイティブ要素への応用技術を習得する。

専門分野（参考例：エンターテイメント分野）でのAI応用を学び、提供側とユーザー側の関係構築と相互作用のコントロール技術を習得する。

学んだ内容の復習と、AIの長期的実運用技術習得と長期的な運用メソッドの構築技術。