AI開発入門セミナーコース
～Python基礎・AIの概論・モデル開発までを4日で体系的に体験できます～
セミナーコースの内容
はじめにPythonの基本文法と演習でコーディングの基礎を身につけ、その後AIの概念・活用事例・業界動向を整理します。最終ステップでは、機械学習モデルの構築から評価、Webアプリ化までを体験し、AI開発の流れを具体的に理解します。全セッションでオリジナルテキストと演習ファイルを提供いたします。
ポイント
段階的に身につく構成
Python基礎→AI概論→モデル開発の順で、最短ルートで理解を定着。
少人数ハンズオン
質問しやすい演習中心の進行で、つまずきをその場で解消。
通学／オンライン対応
受講形態を選べ、企業内導入もしやすいスケジュール。
ゴール
Pythonで自走
基本文法と主要ライブラリで簡単な処理を実装できる。
開発フローを理解
前処理〜学習〜評価〜改善までの一連の工程を説明できる。
活用提案ができる
業務でのAI活用イメージと小規模PoCの進め方を整理できる。
AI開発入門セミナーコース
| セミナー名 | 期間 | 金額(税込) | 内容 |
|---|---|---|---|
| Python入門 | 1日 （10:00〜17:00） |
29,800円 （教材費込） |
Python基本操作と文法をJupyter Notebookで体験 （詳細：準備中 ） |
| AI入門 | 1日 （10:00〜17:00） |
29,800円 （教材費込） |
AIの概念・活用事例・業界動向を体系的に学習 （詳細：準備中 ） |
| Pythonで作るAI開発の流れ入門 | 2日 （各日10:00〜17:00） |
59,600円 （教材費込） |
機械学習モデル構築とWebアプリ化までを演習 （詳細：準備中 ） |
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法人申込は助成金申請支援あり／通学・オンラインどちらも受講可能です。 助成金額のシミュレーションはこちらへ |
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フォロー研修（法人様向け）のご案内
別途、法人研修をご契約いただいた企業様は、本セミナーコース（全4日）を無料でご受講いただけます。
詳細は「フォロー研修について」をご確認ください。
※ご注意：フォロー研修の無料対象となるお申込みは、本コースページ（または法人窓口）からの一括申込みに限ります。
各セミナーの個別ページからお申込みされた場合は対象外となりますので、必ず本ページの「お問い合わせ」よりご相談ください。
AI開発入門セミナーコースの構成
| 日数 | セミナー名 | 到達イメージ | 主な実施内容 |
|---|---|---|---|
| Day1 | Python入門 | Python文法と配列・条件分岐・関数の演習を完了 | Jupyter演習／基本構文／関数・モジュール／演習問題とレビュー |
| Day2 | AI入門 | AIの基礎概念と業界動向を整理し、簡易モデルを体験 | AI活用事例／ML・DLの仕組み／クラウドでの画像判別ワークショップ |
| Day3-4 | Pythonで作るAI開発の流れ入門 | 家賃予測・審査モデル・画像判別などでAI開発工程を理解 | 前処理／学習・評価／改善／FlaskによるWebアプリ化／振り返り |
セミナーコースの特徴
Python基礎→AI概論→モデル開発の段階学習
少人数ハンズオン／教材提供／質疑応答で定着支援
通学・オンラインの両方に対応
【フォロー研修】法人研修のお申込みで当セミナーコースが無料
研修の形態について
「通学研修」または「オンライン研修」のいずれかをお選びいただけます。「通学＋オンラインの組み合わせ研修」には対応しておりません。
助成金制度の利用
人材開発支援助成金等を利用することで研修費用を大幅に削減し、費用対効果の高い社員教育が実現できます。
「助成金制度について」や「支給額を知りたい」場合はこちらへAI関連講座
「1日完結型」を多数ご用意しております。
生成AI入門セミナーコース【準備中】
生成AI入門 ～文書作成・要約～（準備中）
生成AI基礎 ～プレゼン資料作成～（準備中）
生成AIプログラミング入門（準備中）
AI開発入門セミナーコース
Python入門（準備中）
AI入門（準備中）
Pythonで作るAI開発の流れ入門（準備中）
※その他の1日講座は、こちらをご確認ください。
AI開発入門セミナーコース（カリキュラム）
| 日程 | セミナー名 | ねらい | 学習内容の例 |
|---|---|---|---|
| Day1 | 1日集中Python入門 | 未経験者がPythonの基本文法と操作に慣れる | Jupyter操作／変数・型／条件分岐・繰り返し／関数作成／演習問題と解説 |
| Day2 | 1日集中AI入門 | AIの概念と活用イメージを掴み、PoC準備の全体像を理解 | AI概論／業界動向／ML・DL基礎／クラウドでの画像判別体験／質疑応答 |
| Day3 | Pythonで作るAI開発の流れ入門（1日目） | 前処理と回帰・分類モデルを実装し、評価指標を理解 | Pandasによるデータ加工／家賃予測モデル／審査モデル演習／指標の比較 |
| Day4 | Pythonで作るAI開発の流れ入門（2日目） | 画像判別とWebアプリ化を通じて展開方法を学ぶ | 画像分類モデル／DL概要／Flaskアプリ化／改善策ディスカッション |
※ご要望をお伺いのうえ、コースをカスタマイズ提供することも可能ですので、一度お問い合わせください。
AI、AIエンジニア
AIとは
AI（人工知能）とは、データから学習し推論・予測・最適化を行う技術の総称です。機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）、大規模言語モデル（LLM）などを活用し、画像認識・自然言語処理・需要予測・生成AI（文章生成・要約・コード補完）といった業務を自動化・高度化します。近年はクラウド（AWS / Google Cloud / Microsoft Azure）とMLOpsの普及により、モデル開発から運用までのスピードと再現性が大幅に向上しています。
AIエンジニアとは
AIエンジニアは、ビジネス課題を機械学習・深層学習で解決する技術者です。Pythonや数理統計を土台に、データ前処理から特徴量設計、モデル構築、評価、API化、MLOps（学習・推論パイプラインの自動化）までを担います。生成AIやLLMの活用が拡大するなか、プロンプト設計、RAG（検索拡張生成）、ファインチューニング、セキュリティ・ガバナンス対応まで求められる領域が広がっています。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの主な業務は以下のとおりです。
・データ収集／クレンジング／可視化（Pandas・NumPy・SQL・BI）
・機械学習／深層学習モデルの開発（scikit-learn・TensorFlow・PyTorch）
・生成AI／LLMの実装（OpenAI互換API、RAG、評価指標設計）
・モデルのAPI化・Webアプリ化（Flask・FastAPI・Streamlit）
・MLOps構築（学習・推論基盤、CI/CD、監視、モデル再学習）
・クラウド運用（AWS / GCP / Azure でのストレージ、コンテナ、サーバレス）
AIエンジニアに求められるスキル
必須スキルとして、Python、統計・線形代数の基礎、機械学習アルゴリズムの理解、深層学習フレームワーク（TensorFlow / PyTorch）、データベース・SQL、Git・Dockerなどが挙げられます。加えて、MLOpsやクラウド（AWS / GCP / Azure）、LLM・生成AIの評価・安全性、API設計・セキュリティ、ドメイン知識を横断的に学ぶことで、実務で再現性の高いAIプロダクトを素早く展開できます。