Course
製造業特化 AI ジェネラリストコース
対象者
AI、IoT、DX がどういうところで使えるか理解したい方 発注者としてのリテラシー向上を狙いたい方 製造業として幅広い AI 知識を身につけたい方
Value
研修の特徴
製造業に焦点を当て、AI, クラウド, IoT など先端技術に関する内容を体系的に学べるコースです。 製造業の管理職・ビジネス層の人材が DX プロジェクトを推進していくための基礎知識を身につけることができます。
Goal
研修の到達点
・DX や AI についての知識やスキルを体系的に理解している状態 ・自社のビジネス課題を解決する AI 活用の考え方を理解している状態 ・AI ベンダー選定や AIプロジェクトの進行や管理ができる状態
Time Schedule
スケジュール
| 約 16 時間 | ▪第 1 章 ・人工知能 / 機械学習とは/機械学習の3大トピック ・機械学習で扱うデータとは/回帰と分類 ・レコメンド/時系列予測 ・画像分類 / 物体検出 / セグメンテーション/ ・自然言語処理 ・機械学習活用の全体プロセス/ AI 活用の注意点 ・機械学習人材に必要な4つのスキル ・SaaS, PaaS, IaaS, iPaaS とは ・データ管理とデータ分析/システム開発と IoT 連携 ▪第 2 章 ・機械学習アプリケーション ・安全性と信頼性 / 導入の注意点 ・IoT の仕組みと身の回りの事例 ・IoT が生み出す価値/センサーとデバイス ・データ通信 / 蓄積 / 分析 ・セキュリティ対策 /導入のポイント ▪第 3 章 ・DX とは/データの活用とそのプロセス ・ビッグデータや構造、非構造データとは ・時系列データ、画像データ、自然言語データ ・データサイエンティストとは ・データベース概論/データレイク活用 ・データ分析環境構築概論 ・AzureML/DevOps/MLOps ・PoC を理解する ▪第 4 章 ・ディープラーニングとは ・ディープラーニングの数学 ・ 画像処理の基礎 ・Semantic Segmentation/annotation ・OpenCV ・CNN ▪第 5 章 ・時系列データの構造 ・外れ値異常検知 ・音声処理とは ・自然言語処理とは ・チャットボット活用 ・機械学習モデルとは ・正解率、再現率などモデルの評価法 ▪第 6 章 ・エッジデバイス ・MR技術 ・ 5G ・デジタルツイン ・RPA ・法律の遵守と倫理 ・IoT・機械学習ケーススタディ |
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