関西電子情報産業協同組合 KEIS

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13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。