関西電子情報産業協同組合 KEIS

Kansai Electronics Information industry Society

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07 AI研修

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。



AI研修2019No5報告

2月15日(土)にM2M・IoT研究会の小泉先生・西村先生・堂坂先生・秋山先生にAI技術者研修の第5回(最終回)を行っていただきました。
今回は「AIニーズ創出法の実習」がテーマで、AIニーズ創出法の説明と準備、AIニーズ創出法の実習を行っていただきました。
その後、受講者から研修全体の感想を発表し、山崎理事長も参加して懇親会を開き、受講者・講師で研修を振り返りながら、交流しました。



AI研修2019No4報告

2月1日(土)にM2M・IoT研究会の大江先生と大高先生にAI技術者研修の第4回を行っていただきました。
今回は「DL異常処理」がテーマで、AIプロトタイプ作成のツールの種類と特徴の解説、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を行っていただきました。



AI研修2019No3報告

1月18日(土)にM2M・IoT研究会の清尾先生、大江先生にAI技術者研修の第3回を行っていただきました。
今回は「AI教材プロトタイプの学習と演習」がテーマで、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、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を行っていただきました。



AI研修2019No2報告

12月21日(土)にM2M・IoT研究会の清尾先生、大江先生にAI技術者研修の第2回を行っていただきました。今回は「AI教材プロトタイプの学習」がテーマで、クラスタリング、分類、回帰、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)を行っていただきました。
次回は1月18日(土)に「AI教材プロトタイプの学習と演習」を行います。



AI技術者研修 募集案内

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。




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