AIの講座一覧

• ものづくりのためのAI入門コース

  初級 eラーニング 年間契約対応

  【1.基礎編】AI（人工知能）、機械学習、教師あり学習＆教師なし学習、半教師あり学習＆強化学習など

  初級 eラーニング 年間契約対応

  • 【1.基礎編】AI（人工知能）、機械学習、教師あり学習＆教師なし学習、半教師あり学習＆強化学習など

    eJ90-1
    

    テキストサンプル

    価格

    11,000円

    受講期間

    3 か月

    教材

    Webコンテンツ/テスト7回 　テスト形式：Webテストのみ

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    （法人向け） 購入画面へ
    （個人向け）

    ●本コースは、スライド型eラーニングです。
    ●本コースは、法人向け年間コンテンツレンタル契約に対応しています。詳しくはお問い合わせください。

  講座トピック

  1. 1. AI（人工知能）とは

     AI（人工知能：Artificial Intelligence）とは / 人工知能が利用される分野 / AIとIoTの関係 / 機械学習

  2. 2. 機械学習

     教師あり学習（Supervised Learning） / クラス分類 / 回帰分析 / 教師なし学習（Unsupervised Learning） / クラスタリング / 主成分分析 (Principal Component Analysis , PCA) / 半教師あり学習 / 強化学習

  3. 3. ニューラルネットワーク

     神経細胞（ニューロン） / 形式ニューロン / 単純パーセプトロン / 多層ニューラルネットワーク / 勾配法 / 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション：Backpropagation）

  4. 4. 深層学習（ディープラーニング）

     従来の手法の問題点 / ディープラーニングの様々な手法

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  講座のねらい

  AIの定義、利用方法やものづくりの視点からの活用方法について学びます。教師あり・なし、半教師あり学習、 強化学習についても学習を進め、ニューラルネットワークやディープラーニングについても学びます。

• ものづくりのためのAI入門コース

  初級 eラーニング 年間契約対応

  【2.実践編】予測、分類、異常検知、自動制御

  初級 eラーニング 年間契約対応

  • 【2.実践編】予測、分類、異常検知、自動制御

    eJ90-2
    

    テキストサンプル

    価格

    11,000円

    受講期間

    3 か月

    教材

    Webコンテンツ/テスト7回 　テスト形式：Webテストのみ

    お問い合わせ
    （法人向け） 購入画面へ
    （個人向け）

    ●本コースは、スライド型eラーニングです。
    ●本コースは、法人向け年間コンテンツレンタル契約に対応しています。詳しくはお問い合わせください。

  講座トピック

  1. 1. 予測

     予測とは / 事前処理 / 予測方法/ 予測評価

  2. 2. 類似品の分類

     分類とは / 事前処理 / 分類方法 / 分類評価

  3. 3. 異常検出

     分類とは / 事前処理 / 異常検出方法 / 検出評価

  4. 4. 自動制御

     自動制御とは / 事前処理 / 自動制御方法 / 自動制御評価

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  講座のねらい

  ものづくりにおけるAIの活用について事例を用いて「予測」「分類」「異常」「自動制御」について学習します。

• IoT ・ AIシリーズ

  初級 通信教育

  マネージャーのためのAI導入コース

  初級 通信教育

  • マネージャーのためのAI導入コース

    101173
    

    テキストサンプル

    価格

    33,000円

    受講期間

    2 か月

    教材

    テキスト2冊／Webテスト2回 　テスト形式：Web

    お問い合わせ
    （法人向け） 購入画面へ
    （個人向け）

    ■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！

  講座トピック

  1. 1. AIとは

     AI に対する誤解 / AI の定義 / 人工「知能」 / 強いAI と弱いAI / AI 開発の歴史 / ディープラーニング / さまざまなレベルの人工知能

  2. 2. 機械学習

     機械学習の分類 / 機械学習のさせ方 / 自然言語処理とは / 自然言語処理の仕組み

  3. 3. AIの得意なことと不得意なこと

     現在のAIの得意・不得意 / AIにできること / 自動化と自律化 / 自動化と自律化

  4. 4. AI関連市場とAIの問題点

     拡大するAI 関連市場 / AI の問題点 / フレーム問題 / シンボルグラウンディング問題 / 身体性 / モラベックのパラドックス / ディープラーニングの先の研究

  5. 5. AI活用に必要なスキルと人材・導入のステップ

     AI人材の不足 / AI 人材育成・確保の方法と現状 / AI 人材の3 分類 / AI への理解と事業への理解 / データリテラシーの3 つの力 / Python / AI 活用の目的 / 業務のどこにAI を活用するか / AI 導入のステップ / PoC（Proof of Concept）

  6. 6. どんなデータが必要か？

     データの量 / データの集め方 / データのラベリング（アノテーション） / 収集すべきデータの種類の決定 / データの質 / データの前処理 / データへの理解を深める

  7. 7. 学習モデルの構築で検討すべきこと

     適切なアルゴリズムの選択 / 様々なアルゴリズム / アルゴリズムの評価の方法 / モデルの精度を上げるための工夫 / 過学習（overfitting）と未学習（underfitting） / パラメータの調整方法 / モデル選択時に考慮すべきこと / 運用開始後の学習 / アンサンブル学習 / 転移学習

  8. 8. AI を導入する上での注意点・導入プロジェクトの例

     コストパフォーマンスを考える上での注意点 / 目標とする精度について / 現状の業務負荷の整理 / 運用開始後のコストについての検討 / 外部活用のコスト / AI 導入に対する現場の協力 / AI 導入プロジェクト組織立ち上げの注意点 / AI 導入プロジェクトに集めるメンバー / AI 導入プロジェクト事例

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  講座のねらい

  AI は生まれたての赤ん坊のようなもので、大量のデータを学習させて育てる 必要があります。さらに、業務課題にフィットさせるためには再学習やモデルの 調整など、多くのしつけの手間がかかります。導入してすぐに活用できるもので はなく、従来のIT 導入と同じ感覚で進めてしまうとうまくいきません。 本コースは、AI で業務改革に取り組みたい方、新しいビジネスをAI で創出し たい方などを対象に、AI に関する用語、AI の学習のしくみと業務課題とのマッ チングを　理解し、AI 導入のためには何が必要かの判断ができるようになること を目指します。

• IoT ・ AIシリーズ

  初級 通信教育

  ものづくりのためのAI入門講座

  初級 通信教育

  • ものづくりのためのAI入門講座

    101158
    

    テキストサンプル

    価格

    26,400円

    受講期間

    2 か月

    教材

    テキスト2冊／テスト2回 　テスト形式：Web選択

    お問い合わせ
    （法人向け） 購入画面へ
    （個人向け）

    ■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！

  講座トピック

  1. 1. AI（人工知能）とは

     AI（人工知能：Artificial Intelligence）とは / 人工知能が利用される分野 / AIとIoTの関係 / 機械学習

  2. 2. 機械学習

     教師あり学習（Supervised Learning） / クラス分類 / 回帰分析 / 教師なし学習（Unsupervised Learning） / クラスタリング / 主成分分析 (Principal Component Analysis , PCA) / 半教師あり学習 / 強化学習

  3. 3. ニューラルネットワーク

     神経細胞（ニューロン） / 形式ニューロン / 単純パーセプトロン / 多層ニューラルネットワーク / 勾配法 / 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション：Backpropagation）

  4. 4. 深層学習（ディープラーニング）

     従来の手法の問題点 / ディープラーニングの様々な手法

  5. 5. 予測

     予測とは / 事前処理 / 予測方法/ 予測評価

  6. 6. 類似品の分類

     分類とは / 事前処理 / 分類方法 / 分類評価

  7. 7. 異常検出

     分類とは / 事前処理 / 異常検出方法 / 検出評価

  8. 8. 自動制御

     自動制御とは / 事前処理 / 自動制御方法 / 自動制御評価

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  講座のねらい

  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。

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