1 人工知能とは~おさらい~
1.1 AIと機械学習について復習
1.2 コンピューティング発展の流れ?クラウドから機械学習
1.3 Machine Learning is not Study
1.4 機械学習モデルに向かない問題
2 システムとしての人工知能と広義のAI
2.1 広義のAIと狭義のAI
2.2 広義のAI開発と狭義のAI開発
2.3 AI開発に携わる関係各社とその思惑
2.4 機械学習プログラミングの難しいところ
2.5 AIシステムのテスト
3 AIシステムを外注する際の注意点
3.1 外注を決定する前に明確化すべきポイント
3.2 機械学習エンジニアとして感じる最近の傾向
3.3 機械学習システムの検収について
3.4 AIのバグと瑕疵担保責任
4 AI人材の見分け方と扱い方のポイント
4.1 AI人材の見分け方
4.2 AI案件の提案を評価する際のポイント
4.3 出来上がった人工知能の性能評価
4.4 機械学習システムに必要となるテスター人材
5 AIシステムの開発をどうハンドリングすべきか
5.1 AI開発ステージの大まかな流れ
5.2 開発体制とデータのハンドリング
5.3 学習曲線から学習の段階を推測する方法
5.4 機械学習モデルの性能を向上させるには
5.5 人工知能が狂うとき
6 機械学習ビジネスの今後(まとめ)
6.1 人工知能の本当の可能性
6.2 知的財産権とモデルの権利について
6.3 機械学習ビジネスの健全な発展のために~まとめ~