HOME教育講座講座情報IoT ・ AIシリーズ > ものづくりのためのAI入門講座

講座情報

IoT ・ AIシリーズ

ラーニングi★Plus
101158  ものづくりのためのAI入門講座

【2018年4月開講】  製造業技術者に必要なAI知識を学ぶならこの講座!

法人お申し込み

学習期間 2 か月
受講料 25,920円
教材・テスト形式 テキスト2冊/テスト2回  テスト形式:Web選択
■本講座は、eBook対応講座です。
テキストと同じ内容のeBook(電子書籍型テキスト)がセットになっています。PCやモバイルを活かした書籍/電子のハイブリッド学習が可能です!

●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。
 【テスト提出のための学習環境】インターネットエクスプローラ(IE)10.0以上

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。

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



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。

学習環境

●パソコンOSとブラウザ:
Windows10/8/8.1/7/IE10以上/Edge/Firefox/Chrome各最新版
MacOSX10.8以上/Safari/Firefox/Chrome各最新版
・解像度:1024×768 以上
・プラグイン:FlashPlayer10.2以上
-------
●モバイルOS:
iOS9以上Android4.4.4以上

カリキュラム概要

1. 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


2. 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

カリキュラム内容は、予告なく変更されることがあります。

法人お申し込み



≪ シリーズ別講座一覧へ戻る

△ページTOPへ戻る