関西電子情報産業協同組合 KEIS

Kansai Electronics Information industry Society

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2020 / 10月

DXトライアルマッチング会【 ユーザー企業】募集案内

関西電子情報産業協同組合(KEIS)では、経済産業省の「令和2年度 地域企業イノベーション支援事業」として、DXトライアルマッチング会を実施しています。
このマッチング会は、
・生産性を上げたい!
・仕事のやり方を変えたい!
・新しい事業を始めたい!
・人手不足を補いたい!
といったお困り事を、AI(人工知能)、5G(第5世代移動通信システム)、クラウドなどのデジタル技術を活用して解決し、業務を改善・変革し、強い企業や組織に変化させることを目指しています。
いきなり大きなシステムをつくるのではなく、まずは簡単トライできることを提案するものです。

この「マッチング会」にDXを活用してお困り事を解決したいというユーザー企業を募集しています。
ご応募していただきますと、関西ものづくりIoT推進連絡会議(PIIK)に参画する21団体に加盟する延べ1,200社超のDX企業に案内し、マッチング会に参加した企業から解決策などをご提案させていただきます。
すぐにDXを導入するご予定がなくても、まずは相談したいと思われたら、このメニューの「連絡」あるいはKEIS事務局の電話06-6447-1978まで、ご連絡いただきましたら、ご対応させていただきます。
なお、募集対象者は、近畿地域(福井県、滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県)に本社、事務所、工場等が所在する中小企業になります。
マッチング会の参加に関わる費用は一切不要です。

このマッチング会の流れは以下のとおりです。

このチラシのPDFデータが必要な方は、この【チラシPDFダウンロード】をクリックしてください。



大工大 オンライン面談会 開催案内

大阪工業大学の来春卒業予定者対象のオンライン面談会を以下のとおり開催します。

●開催日時 2020年10月20日(火)13:30-15:30 (受付13:00開始)

●参加方法 オンライン(zoom

●申込方法
以下のgoogle formに氏名、email等をご入力ください。
https://forms.gle/h8CsD1b2BcE6DekZ9
後日、オンライン(zoom)の接続先をお知らせします。

●申込期限 2020年10月15日(木)



AI技術者研修2020募集案内

主催:関西電子情報産業協同組合(KEIS) 共催:NPO法人M2M・IoT研究会

1.主旨
コロナ禍において、企業の発展にはDXが重要であり、その中でもAIの活用が鍵となっています。
AIの活用には、優秀なAI技術者が必要であり、本講座は「事例とともに学ぶAI基礎学習」、「教材プロトタイプによる学習」および「応用プロトタイプ構築学習」をもとに、現場で成果を出せるAI技術者の養成を促進します。

2.本研修の特徴

(1) 双方向型のオンライン講義(ライブ講義)の間に次のライブ講義までの期間に自習していただき、自習結果をライブ講座でフォローすることによって、理解を深める研修を行います。

(2)「事例とともに学ぶAI基礎学習」では、事例と結び付けたAIの基礎事項と「教材プロトタイプ」を結び付けて解説し、理解度を深めます。
「教材プロトタイプ」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ます。

(3)「応用プロトタイプ構築学習」では、次の3つのプロトタイプの実践的な研修を行います。
デープラーニング系ではTensorflowを、分類・回帰・クラスタリング系ではscikit-learnを活用します。

・画像分析による工場内ライン異常検知(TensorFlow活用)

・オープンデータ活用による卸売業者の注文分析(scikit-learn活用)

・時系列系 機器振動波形異常検知

いずれも、応用システムの狙い、プロトタイプの機能、構築の実現方法をわかりやすく説明します。

3.対象者
技術者を原則とします。
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)も対象とします。

4.研修内容
・研修期間 2020年11月28日(土)~2021年3月17日(土)
・オンライン(ライブ)講義回数 7回 (すべて土曜日)
・オンライン(ライブ)講義と次のオンライン(ライブ)講義の間は自習:宿題作成
・オンライン(ライブ)講義時間帯 10:30~17:30(休憩1時間)
・オンライン(ライブ)総講義時間 42時間 (自習時間は含まない)
・参加方法 オンライン(ZOOM)
・参加条件 PCは受講者が用意すること
      PCの必要スペック:CPU:intel core-i5以上、メモリ:4GB以上、
      ディスク空き容量:80GB以上、OS:Windows10 64bit

5.カリキュラム

(1)第1回:2020年11月28日(土)
内容:AIの基礎学習-1
・AIの技術、応用の動向および本研修の狙い
・AI基礎・応用事例
・教材プロトタイプ講義(分類、回帰、クラスタリング、深層学習(DL)概要)
・環境整備(Anaconda)方法説明
・Python学習の仕方:市販の良書を紹介し学び方を解説。
・自習内容の説明

※自習;宿題作成

(2)第2回:2020年12月19日(土)
内容:AIの基礎学習-2
・自習内容の解説、Q&A、教材プロトタイプの演習の復習
・ディープラーニング(DL)の基礎講義
・DLの3機能の講義:CNN、RNN、AE
・TensorFlowインストール説明、Google Colaboratory説明
・自習内容の説明

※自習;宿題作成

(3)第3回:2021年1月16日(土)
内容:AIの基礎学習-3 応用プロトタイプの構築学習-1
・DL基礎およびCNN自習の解説、Q&A
・画像分析による工場内ライン異常検知 機能解説
・画像分析による工場内ライン異常検知 構築方式
・構築環境
・自習内容の説明

※自習;宿題作成

(4)第4回:2021年1月30日(土)
内容:応用プロトタイプの構築学習-2
・画像分析による工場内ライン異常検知 自習内容の解説、Q&A
・画像分析による工場内ライン異常検知 構築
・データを活用した学習・検証
・転移学習、推論処理の構築解説
・自習内容の説明

※自習;宿題作成

(5)第5回:2021年2月13日(土)
内容:応用プロトタイプの構築学習-3
・画像分析による工場内ライン異常検知 自習結果の解説、補足説明、Q&A
 ・推論処理の実践
 ・異常検出の実践
・オープンデータ活用による卸売業者の注文分析の狙いと目標、機能の解説
 ・実現方式の解説
 ・自習内容の説明

※自習;宿題作成

(6)第6回:2021年2月27日(土)
内容:応用プロトタイプの構築学習-4
・自習結果の解説、補足説明、Q&A
・オープンデータ活用による卸売業者の注文分析 構築
・構築結果の実行、評価
・時系列系 機器振動波形異常検知 自習内容説明

※自習;宿題作成

(7)第7回:2021年3月13日(土)
内容:応用プロトタイプの構築学習-5、全体まとめ
・自習結果の解説、Q&A
・時系列系 機器振動波形異常検知 実行、評価と解説
・振動波形発生のためのセンサ/Arduino/Raspberry Piの解説
・全体Q&A
・発表
・最終アンケート作成

6.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)
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)
澤本潤氏(M2M・IoT研究会 理事)
大高謙二氏(M2M・IoT研究会)

7.受講料
KEIS組合員・事業協力会員・M2M・IoT研究会員 8万円/人(7回分 税別)
KEIS-BL特別会員・KEIS組合員外・M2M・IoT研究会員外 9万円/人(7回分 税別)

8.定員:20名(先着順)  10名以下の場合は不開催

9.申込方法
件名を「AI研修申込」として、申込者の組織名・部署役職・氏名・email・受講人数を記載し、11月9日(月)までにこのサイトの「連絡」あるいはKEISのemailにてお送りください。

※厚生労働省の人材開発支援助成金の申請は、研修開始の1か月前(10月27日(火))までです。




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