１．コース概要
（１）訓練の概要
（２）オリエンテーション
（３）安全上の留意事項

２．プロンプトエンジニアリング
（１）生成ＡＩとプロンプトエンジニアリング
（２）効果的なプロンプト構造と設計
（３）プロンプトの設計課題演習

３．データサイエンスとフィーチャーエンジニアリング
（１）フィーチャーエンジニアリング
（２）データの特徴量の生成・選択・変換
（３）データを使ったフィーチャーエンジニアリング演習
　　イ．相関分析による特徴量の選択
　　ロ．ＡＮＯＶＡによる特徴量の選択

４．スクリプトとクラウドコンピューティングの活用
（１）クラウドコンピューティングと統計解析ソフトの準備
（２）スクリプトの課題演習
　　イ．電力量や温度等から重要特徴量を生成ＡＩで特定し電力消費を予測する
　　ロ．生産ラインの稼働データから異常検知モデルを構築する等
（３）分析と評価
（４）発表とディスカッション

５．技術者倫理とコンプライアンス
（１）データサイエンスにおける倫理とプライバシー
（２）生成ＡＩとコンプライアンス
（３）ケーススタディーによる技術者倫理課題演習

６．総合実習課題
（１）プロンプトエンジニアリングの応用と活用課題
（２）生成AIを活用した解析アルゴリズム構成とコード落とし込みによる分析・解析による課題解決案の作成
　　　例）電力使用量、電流、電圧、温度等データによる
　　　重要特徴量（ピーク時と非ピーク時の消費量など）を
　　　生成AIも使用し特定して電力消費を予測する等
（３）発表・ディスカッション・講評

７．まとめ
（１）質疑応答
（２）訓練コース内容のまとめ
（３）講評・評価

≪担当予定講師≫
アイ・イー・テック(IE Tech - research institute) 代表 技術士(経営工学部門) 星山 孝子