製造業でのAI技術の導入・活用に必要な人材育成と実務

セミナー趣旨

　製造業では、人口減少や少子高齢化による働き手不足や、熟練技術者の暗黙知化しているノウハウや技術の伝承の難しさ、という課題があります。そこで、そのような課題を解消するためにAI技術の活用に注目が集まっています。しかし、皆さまの直面する具体的な課題は様々であり、特定の局面における応用事例をいくら学んでも目の前の課題解決には当てはめることが出来ないと感じている方も多いのではないかと思います。
　AI技術の活用のポイントはAI技術そのものではなく、AI技術を問題解決に使役するデータサイエンティストやその管理者の仕事の進め方にあります。本講演では、データサイエンス・AIプロジェクトでの活動を数多く経験してきた講演者が、AI技術活用のためのコツを大局的な観点からお伝えします。
　これからAI技術の活用を検討中もしくは現在進行形でお悩みの方やデータサイエンティストを管理する立場の方に是非ご参加いただければと思います。

受講対象・レベル

AI技術活用の取り組みでお悩みの方や、活用を検討されている方。例示には製造業のものを用いますが、基礎概念から扱いますので必ずしも業種は限りません。

習得できる知識

・なぜAI技術でビジネス課題が解決できるのか
・AI技術を使いこなすためにはどのような活動を行なえばよいのか
・AI技術以外ではどのような要素を考慮すべきなのか
・AI技術による問題解決のパターンはどのように一般化できるのか
・統計的学習手法と機械学習手法のどちらから選んだらよいのか
・良く使われるAI技術は実際のところ何を計算しているのか

セミナープログラム

第1部．AIとは？ データサイエンティストとは？
　１．AI技術に期待できること、出来ないこと 
　２．なぜAI技術を使って問題解決が出来るのか
　３．データサイエンティストの果たす役割 
　４．データサイエンティストの管理者の果たす役割
　５．データサイエンティストに必要な素養と教育のためのリソース
　６．データサイエンスの推進に必要な道具立て
　　　　
第2部．AIによる問題解決のためにデータサイエンティストとして知っておくべき知識
　１．AIモデル技術による問題解決を取り巻く諸要素の関係性
　２．モデルとは何か
　３．AIモデルによるビジネス課題の解決パターン
　４．データの量と品質がAI技術の選定に与える制約とは
　５．実世界への接続方法がAI技術の選定に与える制約とは

第3部．代表的なAIモデル技術の紹介
　１．線形回帰
　２．ロジスティック回帰
　３．状態空間モデル
　４．ニューラルネットワーク
　５．ディープラーニング
　６．決定木
　７．ランダムフォレスト
　８．勾配ブースティング木
　９．SVM
　10．１クラスSVM

＜質疑応答＞

スケジュール
10：30～11：30　講義1
11：30～11：35　質疑応答
11：35～12：35　昼食
12：35～13：35　講義2
13：35～13：40　質疑応答
13：40～13：55　休憩
13：55～14：55　講義3
14：55～15：00　質疑応答
15：00～15：15　休憩
15：15～16：15　講義4
16：15～16：30　質疑応答
※進行によって、多少前後する可能性がございます。
※質問は随時チャット形式で受け付けます。休憩時や終了時に音声でも可能です。

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セミナー講師

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング（株）　技術統括　執行役員　博士（理学）　脇坂 隆之　氏

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合44,000円、
　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
※ 会員登録とは
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　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。
　 メールまたは郵送でのご案内となります。
　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
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