株式会社エルデシュは、数理データサイエンスの専門性と実務経験をもとに、数理最適化・生成AI、その他、推薦システムや機械学習に関するカスタマイズ研修・講演を提供しています。知識や技術の習得にとどまらず、自ら考え、現場の課題を解決できる人材育成を支援します。
研修内容
数理最適化研修
– 1テーマ2〜4時間（3テーマ〜）
– 講義・演習形式
書籍「Pythonではじめる数理最適化」を教材に、現実問題の数理モデルへの表現、およびPythonによる実装、最適化結果の検証をする過程を学びます。また、研修では書籍に書かれていない実践的な内容を含みます。
主なテーマ
- 基礎：数理最適化チュートリアル
- 応用：学校のクラス編成問題
- 応用：割引クーポンキャンペーンの効果最大化
- 応用：最小コストで行う輸送車両の配送計画
- 応用：商品推薦のための興味のスコアリング
- 発展：数理最適化APIとWebアプリケーションの開発
- 実務：数理最適化プロジェクトの進め方
生成AI研修
– 週1回1時間程度
– 継続的ワークショップ（3ヶ月〜）
AIと対話する際の基本的な考え方のレクチャーに加え、生成AIを日常的に使う習慣作りからはじめます。さらに、AIによる自己改革（感性拡張・業務拡張・専門性深化）課題を通してアントレプレナーを育成します。
1回の研修内容の構成例
- AIニュース・AI情報源の紹介
- 生成AIレクチャー（プロンプト設計・対話のコツ・画像/音声入力・音声対話など）
- 課題
- プロンプトレビュー
カスタマイズ研修
数理最適化、機械学習、データサイエンス、生成AIなどのテーマについて、組織の課題や受講生の知識・経験に応じた研修や講演を企画します。技術者向けの専門的な内容から、非エンジニア向けの入門的な内容までご相談いただけます。
エルデシュの研修の特徴
研究と実務の双方の経験
大学での研究と教育、企業での技術開発と事業開発の経験を研修に活かします。知識や技術を学ぶことを目的とせず、課題を解決するための力を養うことを重視します。
手を動かす実践的な学び
ケーススタディや演習を通して、自ら考えて技術を活用し、検証と改善を繰り返す力を養います。実践で役立つ能力を重視します。
目的に合わせた研修設計
受講者の知識や組織の目標を踏まえたテーマと難易度の調整をします。組織の課題解決ができる能力を重視します。