ものづくりのためのＡＩ入門講座

商品説明

製造業技術者に必要なAI知識を学ぶ講座

学習のねらい

本講座は、AI（人工知能）の幅広い応用範囲のなかでも製造業を対象とし、ものづくりの現場の生産システム制御、異常検知、予知保全を目的としたAI活用法が学べる内容です。 一般的な人工知能の概要および、製造業での生産管理・制御・検知・保全におけるAI活用の概要を解説します。

学習期間：2か月

「開講は毎月1日です。希望開講月の前月20日までにお申し込みください。」

対象者・レベル

• 話題となっているAIの概要を知りたい方
• これから業務でAIの導入・活用に携わる予定の技術者
• 製造業でAIをどう活用したらよいかわからない方
• 入門・初級レベル。プログラミングの基礎知識をお持ちであれば理解が容易ですが、前提知識がなくても学習できます。

到達目標

• AIの概要、データ解析の仕組みがわかるようになります。
• AIの製造業での応用のヒントを得ることができます。

動作環境

テストは全てWebを活用しますので、 受講にはインターネット環境が必要となります。
●パソコンOSとブラウザ：
OS(Windows® ):Windows 10
OS( Mac® ): Mac OSX 10.12.6以上
ブラウザ(Windows® ):Edge 最新版、Firefox 最新版、Chrome 最新版
ブラウザ( Mac® ): Safari 最新版、Chrome 最新版

内容紹介

第1分冊　基礎編

第1週　人工知能とは

1.1 AI（Artificial Intelligence, 人工知能）研究の始まり
1.2 AI をものづくりに利用する上での考え方
1.3 AI が利用される分野
1.4 機械学習とは

第2週　機械学習

2.1 教師あり学習（Supervised Learning）とは
2.2 教師なし学習（Unsupervised Learning）とは
2.3 半教師あり学習
2.4 強化学習

第3週　ニューラルネットワーク

3.1 ニューラルネットワークの基礎
3.2 単純パーセプトロンの学習方法
3.3 多層ニューラルネットワークの学習方法

第4週　深層学習（ディープラーニング）

4.1 深層学習（ディープラーニング）とは

第2分冊　実践編

第1週　予測

1.1 予測とは
1.2 事例
1.3 データの準備
1.4 データの可視化と前処理
1.5 モデルの生成
1.6 モデルの学習と評価
1.7 学習済みモデルから予測値を算出

第2週　分類

2.1 分類とは
2.2 事例
2.3 データの準備
2.4 モデルの生成
2.5 モデルの学習と評価
2.6 モデルの改善

第3週　異常検知

3.1 異常検知とは
3.2 事例
3.3 データの可視化
3.4 モデルの生成
3.5 モデルの学習と評価

第4週　自動制御

4.1 自動制御とは
4.2 事例
4.3 モデルの生成
4.4 モデルの学習と評価