1.主旨
AIの急速な普及により、AI技術者の養成が急務になっています。そこで、事例をもとした研修を行い、AI技術者の養成を促進します。
2.本研修の特徴
(1)「事例から入るAIの基礎」と「デザインマトリクス法」によって、AIの現状、AIの基礎、AIの事例、手法の概要を学ぶ。
(2)教材プロトタイプの学習により、AIの手法、ツール、作成手順、データ分析の方法を学ぶ。
教材プロトタイプは分類、回帰、クラスタリングのSVM系、および深層学習(DL)を含んでおり、AIの主要部分を学ぶことができる。
教材プロトタイプ学習には、機能の解説、ツール・言語の使い方、ソースコードが含まれており、受講者の経験によって学習対象を選択できる。
1部の教材プロトタイプ学習では、自ら考えて選んだ事例のプロトタイプを、教材プロトタイプを参考にして、作成することも含まれている。
(3)教材プロトタイプの学習をもとにして、追って、自分の望むプロトタイプ作成を実践してみたい受講者に対しては、ライブラリの選択、活用方法の学習について参考になる説明が得られる。
(4)AIニーズ創出法の実習により、製品やシステムへのAI適用アイディアを創出することにつながる手法を学ぶことができる。
3.対象者
技術者はもちろん、中堅技術者及び技術職で無くてもAI利活用により業務高度化に興味のある方（営業職、生産管理職、労務管理職等）も対象。
注：なお、途中で受講者が変わることも可能ですが、それまでの研修内容を交替する受講者が継承しておくことが必要です。
4.研修内容
・研修期間 2019年11月30日（土）～2020年2月15日（土）
・研修回数 5回
・研修時間帯 10:30～17:30（休憩1時間）
・総研修時間 30時間
・研修場所 関西電子情報産業協同組合（KEIS）会議室
（大阪市西区靭本町1-8-4 大阪科学技術センター5F）
・受入条件 PC持参
5.カリキュラム
(1)初回：2019年11月30日（土）
内容：「AIの基礎学習」
AM：・本セミナーの概要とみなさんへの期待、カリキュラムの内容
・AIの技術と応用の動向
PM：・事例から入るAIの基礎
(1)典型的な事例
(2)AIの各種方式
・AIニーズ創出法の内容とテーマの宿題
講師：小泉寿男氏（M2M･IoT研究会 理事長、東京電機大学 名誉教授）
大江信宏氏（M2M･IoT研究会 理事、東海大学 教授）
懇親会 17:30～19:00
(2)2回目：2019年12月21日（土）
内容：「AI教材プロトタイプの学習」
AM：・クラスタリング、分類、回帰について
・クラスタリングの解説と演習、宿題
PM：・分類の解説と実習
・Wekaによる電力消費量予測（実習）
・プロトタイプ作成におけるライブラリの活用（Scikit-Learn)
講師：大江信宏氏（M2M･IoT研究会 理事、東海大学 教授）
清尾克彦氏（M2M･IoT研究会 副理事長 サイバー大学 教授）
(3)3日目：2020年1月18日（土）
内容：「AI教材プロトタイプの学習と演習」
AM：・2回目の宿題の発表
・振動センサによる異常検知の解説とデモ
PM：・ニューラルネットワークとディープラーニング解説と演習
講師：清尾克彦氏（M2M･IoT研究会 副理事長 サイバー大学 教授）
大江信宏氏（M2M･IoT研究会 理事、東海大学 教授）
(4)4日目：2020年2月1日（土）
内容：「3日目の続き―DL異常処理」
AM：・AIプロトタイプ作成のツールの種類と特徴
PM：・ディープラーニングによる異常検知の方法の解説とデモ
講師：大江信宏氏（M2M･IoT研究会 理事、東海大学 教授）
大高謙二氏（M2M･IoT研究会）
(5)5日目：2020年2月15日（土）
内容：「AIニーズ創出法の実習」
AM：・AIニーズ創出法の説明と準備
PM：・AIニーズ創出法の実習
・講習会全体の感想発表（3～4分／人）
講師：小泉寿男氏（M2M･IoT研究会 理事長、東京電機大学 名誉教授）
西村雄二氏（M2M･IoT研究会 関西部会長）
懇親会 17:30～19:00
6.受講料
KEIS組合員・事業協力会員・M2M･IoT研究会員 7万円/人（5回分 税別）
KEIS-BL特別会員・KEIS組合員外・M2M･IoT研究会員外 8万円/人（5回分 税別）
懇親会費：2千円/人回（税別）
7.定員
18名（先着順）※12名に達しない場合は中止とさせていただきます。
8.運営
主催：関西電子情報産業協同組合（KEIS）
共催：特定非営利活動法人 M2M･IoT研究会
9.申込方法
メニューの「連絡」から、件名を「AI研修申込」として、参加者と派遣責任者の氏名、部署役職、emailをご記入いただき、送信してください。
