ML Enablement Workshopのタイムテーブル例

ML Enablement Workshop開催者に向けて、 Day 1 ~ 3 のタイムテーブルの一例を提示します。

Day 1

想定される実施時間
- 5 時間
想定参加者
- ビジネスサイド（プロダクトマネージャー）
ゴール
- プロダクトマネージャーが、ユーザーの課題のうち機械学習の適用可能性が最も高いユースケース 1 つを特定し、Event Storming に沿ったボードで開発チームに Day 3 で共有する準備を整えること。
準備物
- オンラインホワイトボードツール(Miro)
- ブレイクアウトルームが利用可能なオンライン会議システム

進行時間	所要時間	次第	内容
13:00	40 分	1. ML の入門	PDF
13:40	30 分	2. ML プロジェクトの計画	PDF
14:10	30 分	3. ML 活用組織へのシフト	PDF
14:40	15 分	休憩
14:55	25 分	4. アイデアソン解説(Day1用)	PDF
15:20	60 分	5. Event Storming 演習 / 発表	Miro
16:20	100 分	6. 個社ワーク	ML Usecase Discovery Worksheet

個社ワークではアイデアソンに向けてユーザーの業務と課題の洗い出しを進めてもらいます。WorksheetとボードはDay3で引き続き利用します。

想定される実施時間
- 3 時間
想定参加者
- ソフトウェア開発者
ゴール
- アプリケーション実装を担当する開発者に、機械学習モデルの開発プロセスと方法、必要なコミュニケーションをインプットする。Day 3 でのソフトウェア開発者の役割について理解いただく。
準備物
- SageMaker Studio Labのアカウント
- オンライン会議システム

進行時間	所要時間	Process	内容
13:00	10分	Introduction	ハンズオン資料
13:10	30分	Environment Setup	ハンズオン資料
13:40	20分	Business Understanding	ハンズオン資料
14:00	30分	Analyze	ハンズオン資料
14:30	15分	休憩	-
14:45	5分	Prepare	ハンズオン資料
14:50	25分	Preprocess	ハンズオン資料
15:15	15分	Train	ハンズオン資料
15:30	20分	Test	ハンズオン資料
15:50	10分	Ending	ハンズオン資料

想定される実施時間
- 4 時間
想定参加者
- 全員
- AI 知識を有するメンバーがファシリテーターとして参加することが望ましい
ゴール
- プロダクトマネージャー、開発者、データサイエンティストの 3 者で、プロダクトに不可欠な機械学習のユースケースを確認する。
準備物
- オンラインホワイトボードツール
- Day1の個社ワークで作成したボード
- オンライン会議システム(複数チームの場合はブレイクアウトルームが利用可能であること)

進行時間	所要時間	次第	内容
13:00	20 分	Event Storming の解説	Event Storming 資料の説明
13:20	1 時間 30 分	As-is の整理	現状の課題を整理しボードに書き出す
14:50	10 分	休憩
15:00	1 時間 30 分	To-be の整理	ML ユースケースの特定を行う
16:30	30 分	ML ユースケースシート記入	特定された ML ユースケースを ML Discovery Worksheet に記入する