AIについて基本的なことを知りたいけど「いまさら！恥ずかしくて・・・」と思われる方を対象に、AIの基礎からAIの理論や関連の技術情報を易しく解きほぐします。
企業でAIの導入を考えている。あるいはAIの担当に任命された。あるいはAIを勉強して社内でAIを推進したいと考えている。などの実践的な取り組みを計画されている方にお役立ちできる内容になっています。
コースは4つに分かれています。順番に最初から受講されてもいいですし、興味のあるコースから受講されても問題ありません。自由に受講コンテンツをご利用下さい。/////
カリキュラム
［コース1］AI導入の課題
- 企業がAIを導入する時に躊躇したり疑問を感じる理由や原因を紐解きます。
- このコースを終了されると、AI導入の際に、どのような視点に注意し、どうやって導入していけばいいのかがよくわかるようになります。
［コース2］機械学習の基礎
- 従来から活用されているデータ分析の手法や、最近よく使われているディープラーニングの手法について原理や使い方などについて易しく解説します。
- 機械学習はデータと機械学習をさせる目的、それに最適な手法の3つを検討する必用があります。この考え方などについてもご説明致します。
- このコースを終了されると機械学習とはどのようなもので、どんな種類があり、どうすればいいのかがよくわかるようになります。
［コース3］機械学習の実例
- 機械学習がどのような場面でどのように使われているのかを事例によりご紹介致します。
- AIは現在多方面で活用されてきており、基本的にはどんな場面でも活用できる、と断言しても言い過ぎではありません。しかし、AIの活用は簡単ではなく、 多くのデータや時間のかかる学習、試行錯誤による繰り返し、など手間もかかりますが、人間ができないことを実現できたり、人間をサポートする画期的な仕組みにもなり得ます。 使い方次第で有効な仕組みになります。
そのような視点をご理解頂くことで、自分ならどうする、という考えが整理できます。
［コース4］エッジ基盤の活用
- ラズパイあるいはNvidiaのJetsonNanoを用いて、具体的にAIを動かす方法をご紹介致します。
具体的には 1）エッジ基盤の環境設定 2）エッジ基盤への必用なモジュールのインストール 3）機械学習の為のフレームのインストール 4）具体的な機械学習の実施です。 現場で即使えるような内容にしております。 - ご自身で現場の課題解決に応用してみることをおすすめします。
準備中
講師紹介
講師名：深野 明得意分野：
- データを活用した課題解決
- 機械学習全般の応用化・実用化
- ディープラーニングの分野における
画像処理を使った種々の産業分野への活用 - IoTの産業分野への活用企画・実装
略歴：
- 京都大学大学院工学研究科修士課程修了
- 日産自動車株式会社（運動性能技術 研究・開発）
- パナソニック株式会社（情報機器 開発・研究）
- 西松屋チェーン顧問（データ活用推進）
- 株式会社三友 室長（新規事業開発室）
ご意見・ご感想
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