通信資格のラーキャリ

AIエキスパート資格取得講座

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AIエキスパート資格取得講座は、AI（人工知能）の基礎からビジネスでの応用、そして今後のキャリア形成まで、AI時代に必須の知識とスキルを体系的に学ぶことができます。単なる知識習得にとどまらず、AIを「使いこなす力」を身につけ、自社の課題解決や新たな価値創造に貢献できる人材を目指すために必要な知識が身につく講座となっております。

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他社講座と比較してわかる、ラーキャリが選ばれる理由

資格取得にかかる費用やサポート体制、認定証の違いなどを比較しました。
初めてでも安心して学べる、総合力で選ばれている講座です。

AIエキスパート資格とは？

AI（人工知能）の基礎からビジネスでの応用、そして今後のキャリア形成まで、AI時代に必須の知識とスキルを体系的に学ぶことができます。

本テキストを通じて、AIとは何か、その定義、仕組みや限界、ビジネスでの活用事例、そして必要なデータやツールの使い方、倫理的な注意点などを網羅的に扱います。単なる知識習得にとどまらず、エンジニアリングスキルがない人でもAIを理解し活用できる能力、AIを「使いこなす力」を身につけ、自社の課題解決や新たな価値創造に貢献できる、AIと共に価値を創造できる人材を目指します。

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■ こんな方におすすめ

資格を取得してキャリアアップ・副業に活かしたい方
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■ ご注意事項

割引の適用はキャンペーン期間中の申込に限ります。
再試験無料は第一弾のみの特典です。
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また、ご質問などはお気軽にお友達追加後にご連絡ください！

何が学べるのか？

実際にどんなことが学べるのか？を教材の一部から抜粋してご紹介します。

※内容については更新されることがあります。

Curriculum-01

AIの基礎知識と最新トレンドを正しく理解する

AI（人工知能）の定義、歴史、進化の過程を理解します。
AIと人間の違いや共通点、得意なこと・苦手なことを把握し、AI技術をより直感的に捉えられるようになります。機械学習（教師あり、教師なし、強化学習）やルールベースAIといった主要なAIの分類と学習方法について学びます。

さらに、バイアス、データ不足、倫理問題、法規制など、AIの限界と課題、そして安全で責任あるAI活用のための法的・倫理的な考慮点についても学びを深めます。生成AI（テキスト、画像、動画）、エッジAI、AGIといった最新のAI技術トレンドとその特徴も把握します。

Curriculum-02

ビジネスにおけるAIの活用シーンと導入プロセスを知る
小売、金融、製造、教育など、様々な業界での具体的なAI活用事例を知ることができます。自社の業務におけるAIの活用可能性を見出し、業務効率化や新たな価値創造につながる応用シナリオを検討できるようになります。

AI導入の全体像（課題明確化、目的設定、データ準備、開発、運用、改善）と、計画的に導入を進めるためのステップを学びます。また、AI導入に伴うコストやリスク、そして導入を成功させるための対策や社内体制（関係部門との連携、必要な人材・スキル）についても理解を深めます

Curriculum-03

AI活用に必須となる実践的な基礎スキルを習得する
AI活用に不可欠なデータリテラシーとして、データの種類（構造化、非構造化など）や基本的な活用方法（収集、前処理、可視化、分析）を学びます。

生成AI（特にChatGPT）を効果的に使うためのプロンプトエンジニアリングの基礎、意図通りの出力を得るための設計やチューニング方法を学びます。プログラミング不要でAIモデルを作成できるノーコードAIツールの概要と代表的なツール、活用メリットと課題も知ることができます。

さらに、AIモデルの性能を正しく評価するための基本的な評価指標（精度、再現率、適合率など）についても学びます。

実際に学べる内容の一例をご紹介

AIの種類について

AIにはいくつかの主要な種類があります。機械学習は、大量のデータを基にAIが自律的に学習し、パターンを発見する技術です。特に画像認識や自然言語処理に優れるディープラーニングは、機械学習の一種で、多層のニューラルネットワークを活用する技術です。また、人間が定義したルールに基づいて判断を行うシステムをルールベースAI と呼びます。それぞれ得意とする分野が異なり、組み合わせて活用されることもあります。

AIの学習方法について

AIの主な学習方法には3つのアプローチがあります。教師あり学習は、ラベル付きデータを用いてAIを訓練し、入力と出力の関係を学習させる手法です。例えば、スパムメールの分類などに利用されます。教師なし学習は、ラベルのないデータを解析し、データの構造やパターンを発見する技術です。顧客の購買履歴からパターンを見つけるクラスタリングなどに応用されます。強化学習は、試行錯誤を通じて報酬を最大化する行動を学習する手法です。ゲームAIやロボティクス分野で活用されています。

データリテラシーとデータの種類

データリテラシーとは、データの意味を正しく理解し、目的に応じて適切に収集・分析・活用できる能力のことを指します。AIを有効に活用するためには、この基礎スキルが不可欠です。データには「構造化データ」「非構造化データ」「半構造化データ」という3つの主な形式があり、それぞれに適した処理手法があります。構造化データはデータベース管理に適し、非構造化データは自然言語処理や画像認識などに活用されます。データの質と整備状態がAIの精度や成果に大きく影響します。

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資格取得のメリット

メリット01
AIの全体像とビジネス活用方法を理解し、自社の課題解決の糸口を見つけられるようになります。 AIの定義、歴史、人間の知性との違い、得意・苦手分野を正しく理解できます。小売、金融、製造、教育など様々な業界でのAI活用事例を知ることで、自社の業務におけるAIの活用可能性や、業務効率化、新たな価値創造に繋がる具体的な応用シナリオを見出す力が身につきます。
メリット02
AI活用に不可欠なデータリテラシーや生成AIのプロンプト設計など、実務で役立つ実践的な基礎スキルを身につけることができます。 AIの性能に大きく影響するデータの種類（構造化、非構造化など）や、基本的な活用方法（収集、前処理、可視化、分析）といったデータリテラシーを学びます。また、特に注目されている生成AI（ChatGPTなど）を効果的に使うためのプロンプト設計の基礎や応用を習得し、AIを「ツール」として使いこなすための具体的な手法を学ぶことができます。
メリット03
AI導入の計画立案からデータ準備、開発、運用、改善までの具体的なプロセスと、導入を成功させるための重要な視点を体系的に学ぶことができます。 AI導入の全体像である「課題の明確化」から「継続運用」までの6ステップを理解し、計画的に導入を進めるための知識を得られます。また、AI導入に伴うコストやリスク、バイアスや倫理的問題といった課題、そしてそれらへの対策についても学び、安全で責任あるAI活用を推進するための実践的な知識が身につきます。
メリット04
AI技術を理解し「使いこなす力」を習得することで、AIと共に価値を創造できる「ビジネス×AI人材」として、自身のキャリアの可能性を広げることができます。非エンジニアに求められるAIリテラシーは「活用スキル」であることを理解し、「AIと共に働く力」「AIを育てる力」といった協働に必要な視点を養います。AI時代に必須の「標準スキル」であるAIリテラシーや、データと業務を橋渡しできるビジネス翻訳力を身につけることで、あらゆる業界で活躍できる「ビジネス×AI人材」として、自身のキャリア形成における大きな強みとなり、将来的な市場価値を高めることに繋がります。