製造業に特化したデータサイエンティストを養成

現場で必要な課題に焦点を当て取り組む唯一無二のプログラム

異常検知

品質予測

需要予測

画像分類

外観検査

在庫管理

パラメータ調整

コスト削減

製造業特化型
データサイエンス集中コース

一般的なデータサイエンス養成コースでは、幅広い内容を学ぶことができる一方、各業界固有の問題に特化して学ぶことはできません。

機械学習のアルゴリズムひとつをとっても、機材の消耗に合わせて臨機応変に対応できるメンテナンスフリーなアルゴリズムなど、製造業ならではの問題が存在しています。

本コースは多変量解析、画像処理、時系列解析、最適化といった製造業の現場で本当に必要とされる領域に絞って集中的に学べるコースです。

また、本コースは平日の夜に実施するため、終業後に参加することができます。

取得可能なスキル

現場の問題を定式化して
コンピュータに解かせる力

在庫の最適化や人員計画のスケジューリングなど、現場にある問題をいかにして、コンピュータに解かせるための定式化を行えるかを考えられるようになります。 詳細な数学も大切ですが、本コースでは「現場で使える」を優先したカリキュラムを用意しています。

幅広い領域に関する
知見を習得

「AI」と一言で表しても、多変量解析や画像処理、時系列解析など様々な領域を含んでいます。本コースでは、製造業で必要となる領域をピックアップしているため、本当に必要な知識を効率よく幅広く習得することができます。

クラウドを含めたIoTまで考慮した
システム構築力

工場内の製造機器のデータをネットワーク経由で取得・分析し、故障予知や品質管理を実現すれば、企業にとって大きなメリットが生まれます。その一方で、AIだけでなくクラウドを含めたIoTまでを考慮した知見を得るためには幅広い知識と経験が必要となります。本コースでは、このシステム構築にも重きを置いています。

企画・運営メンバー

吉崎 亮介

株式会社キカガク 代表取締役社長
東京大学 非常勤講師

カリキュラム制作および講師運営担当。
舞鶴高専にて画像処理およびロボットの研究、京都大学大学院にて製造業向けの機械学習を用いた製造工程最適化の研究に従事。 ITベンチャーを経て、2017年1月に株式会社キカガクを設立。 ビジネスの現場で使えるAIを目指し、企業向けの教育やコンサルティングを行う。 現在は東京大学でも非常勤講師として教鞭を執る。

金井 恭秀

株式会社テービーテック
代表取締役社長

プロジェクト制作担当。
大手自動車メーカーやそのグループ会社において業務改善やシステムコンサルタントとしての実績多数。 現在はその知見を活かして、IoTプロジェクトの指揮をとる。 トヨタ生産方式を中心とした製造業の知見を持つIoT、AIシステム会社代表として、次世代のモノづくりを支援する。

中林 紀彦

SOMPOホールディングス株式会社
チーフ・データサイエンティスト

企画アドバイザーおよびメンター担当。
重要な経営資源である”データ”をグループ横断で活用するための戦略を構築し実行する役割を担う。また、筑波大学大学院の客員准教授として企業の即戦力となる人材育成にも従事する。2017年からはデータサイエンティスト協会の理事として、事業会社へのデータサイエンス普及にも尽力する。

40分

イントロダクション

人工知能・機械学種・ディープラーニングとは

機械学習に必要な数学

機械学習の3大トピック

内挿と外挿

50分

微分

微分は「何」に使えるのか?

導関数を求めよう

微分の公式

偏微分

40分

単回帰分析(数学)

「モデル」を決める

「評価関数」を決める

評価関数を「最小化」する

70分

Python入門

プログラミングの環境構築

変数

基本構文

複数の変数を扱う

制御構文

関数

40分

単回帰分析(実装)

Numpyの数値計算

Pandasによるデータベース操作

Matplotlibでグラフの描画

実データに対する単回帰分析の実装

60分

線形代数

スカラー・ベクトル・行列

行列の演算

サイズ感

転置・単位行列・逆行列

ベクトルで微分

50分

重回帰分析(数学)

「モデル」を求める

「評価関数」を決める

評価関数を「最初化」する

70分

重回帰分析(実装)

行列演算の基礎

パラメータの導出

実データで演習

30分

統計

主な統計量

正規分布と3σ法

スケーリング

30分

外れ値を考慮した実装

外れ値除去

モデル構築

スケーリングとパラメータの確認

15分

ビジネス活用

現場で機械学習を導入できる人材とは

第 1 回

初級編:イントロダクション

AI・機械学習・深層学習とは

実現場で解決したい課題について

第 2 回

初級編:データ解析

データの前処理・整形

第 3 回

初級編:データ解析

代表的な機械学習アルゴリズム

モデル構築

精度の検証

ハイパーパラメータのチューニング

第 4 回

初級編:時系列解析

時系列解析向けのライブラリ

時系列解析のポイント

時系列データの取得

需要予測

第 5 回

初級編:ディープラーニング

基礎的な数学

フレームワーク (Keras) を用いた実装

第 6 回

初級編:画像処理

画像処理アルゴリズム

画像処理の実装 (OpenCV)

画像処理とディープラーニング

Convolutional Neural Network (CNN)

第 7 回

初級編:最適化

最適化とは

線形最適化(在庫の最適化)

目的関数と制約条件

第 8 回

初級編:最適化

最適化の実装

実践課題:現場の課題を定式化

第 9 回

中級編:データ解析

異常検知と次元削減

主成分分析 (PCA)

scikit-learn による実装

第 10 回

中級編:データ解析

部分的最小二乗法 (PLS)

製造業でよくある多重共線性の問題

scikit-learn による実装

第 11 回

中級編:時系列解析

時系列解析でよく用いられる統計量

需要予測と異常検知

第 12 回

中級編:時系列解析

時系列解析とディープラーニング

Reccurent Neural Network (RNN)

有名なモデルの紹介

Keras での実装

第 13 回

中級編:画像処理

CNN の実装

手書き数字の自動判別

背景を含む画像の分類

第 14 回

中級編:画像処理

CNNの有名なモデル

ファインチューニングの概要

ファインチューニングの実装

第 15 回

中級編:最適化

非線形最適化とは

非線形最適化の手法紹介

第 16 回

中級編:最適化

非線形最適化の実装

第 17 回

上級編:データ解析

異常検知(距離ベース)

距離の定義

異常検知アルゴリズムの実装

第 18 回

上級編:データ解析

異常検知(モデルベース)

多変量解析

複数のセンサーを考慮した異常検知

第 19 回

上級編:時系列解析

RNN による需要予測

第 20 回

上級編:時系列解析

RNN による異常検知

第 21 回

上級編:時系列解析

時系列データ向けCNN

Fully Convolutional Network (FCN)

第 22 回

上級編:画像処理

一般物体検出

アルゴリズムの実装

第 23 回

上級編:最適化

パラメータの最適化

メタヒューリスティックス

遺伝的アルゴリズムの実装

第 24 回

上級編:最適化

職人技をアルゴリズムへ落とし込む

計 8 回

プロジェクト:時系列データの異常検知

プロセスのモニタリングを実施するシステムの構築(仮)

計 8 回

プロジェクト:画像データの異常検知

外観検査を実施するシステムの構築(仮)

計 8 回

プロジェクト:製造プロセスの最適化

複数のプロセスから成る一連の流れの
全体最適システムの構築(仮)

修了評価基準


出席率及び、演習課題への取り組み(ソースコードの工夫・モデルの精度・速度等)を総合的に評価します。
欠席者には補講動画を用意しています

運営会社

運営全般
カリキュラム監修

製造業に強い会社を掲げるテービーテックは、愛知県豊田市に本社を置き、トヨタ生産方式などモノづくりノウハウを熟知。大手自動車メーカーなどの基幹システム構築からIoTやAI、業務改善支援まで幅広く製造業支援に携わっています。

カリキュラムの作成
講義・プロジェクト担当

キカガクは、感動する学びを世界に届けることをミッションとし、カリキュラムだけではなく、受講生との向き合い方や場の作り方、モチベーションの保ち方までを考えてセミナーに取り組んでいます。




新講座開講予定

※詳しくは、お問い合わせください。

東京開催 第1期
2019年 10月28日(月)開始
豊田開催 第3期
2019年 11月19日(火)開始
豊田開催 第4期
2020年  5月 開始予定

(10月28日(月)開始 東京校新講座)実施スケジュール

● 開催場所 : 東京校 〒101-0047 東京都千代田区内神田3丁目2-9 SPビル4階(JR神田駅から徒歩5分)
※祝日等の関係上、別曜日に開催する回もございます。

東京校開催(月・木) 18:30 ~ 21:30 週2回3時間
Month 1 10/28, 10/31, 11/7, 11/11, 11/14, 11/18, 11/21, 11/25
Month 2 11/28, 12/2, 12/5, 12/9, 12/12, 12/16, 12/19, 12/23
Month 3 1/9, 1/16, 1/20, 1/23, 1/27, 1/30, 2/3, 2/6
Month 4 2/10, 2/13, 2/17, 2/20, 2/27, 3/2, 3/5, 3/9
Month 5 3/12, 3/16, 3/19, 3/23, 3/26, 3/30, 4/2, 4/6
Month 6 4/9, 4/13, 4/16, 4/20, 4/23, 4/27, 4/30

(11月19日(火)開始 豊田校新講座)実施スケジュール

● 開催場所 : 豊田校 〒471-0842 テービーテック株式会社 愛知県豊田市土橋町3丁目4-1 東京貿易ビル4階
※祝日等の関係上、別曜日に開催する回もございます。

豊田第3期開催(火・金) 14:30 ~ 17:30 週2回3時間
Month 1 11/19, 11/22, 11/26, 11/29, 12/3, 12/6, 12/10, 12/13
Month 2 12/17, 12/20, 12/24, 1/7, 1/10, 1/14, 1/17, 1/21
Month 3 1/24, 1/28, 1/31, 2/4, 2/7, 2/11, 2/14, 2/18
Month 4 2/21, 2/25, 2/28, 3/3, 3/6, 3/10, 3/13, 3/17
Month 5 3/20, 3/24, 3/27, 3/31, 4/3, 4/7, 4/10, 4/14
Month 6 4/17, 4/21, 4/24, 4/28, 5/8, 5/12, 5/15, 5/19

現在開講中講座スケジュール

● 開催場所 : 豊田校 〒471-0842 テービーテック株式会社 愛知県豊田市土橋町3丁目4-1 東京貿易ビル4階
※祝日等の関係上、別曜日に開催する回もございます。

豊田開催(月・金)
14:30 ~ 17:30
豊田第2期講開催(月・金)
18:30 ~ 21:30
Month 1 5/20 , 5/24 , 5/27 , 5/31
6/3 , 6/7 , 6/10 , 6/14
6/17 , 6/21 , 6/24 , 6/28
7/1 , 7/5 , 7/8 , 7/12
Month 2 6/17 , 6/21 , 6/24 , 6/28
7/1 , 7/5 , 7/8 , 7/12
7/15 , 7/19 , 7/22 , 7/26 , 7/29
8/2 , 8/5 , 8/9
Month 3 7/15 , 7/19 , 7/22 , 7/26
7/29 , 8/2 , 8/5 , 8/9
8/19 , 8/23 , 8/26 , 8/30
9/2 , 9/6 , 9/9 , 9/13
Month 4 8/23 , 8/26 , 8/30 , 9/2
9/6 , 9/9 , 9/13 , 9/16
9/16 , 9/20 , 9/23 , 9/27
9/30 , 10/4 , 10/7 , 10/11
Month 5 9/20 , 9/23 , 9/27 , 9/30
10/4 , 10/7 , 10/11 , 10/14
10/14 , 10/18 , 10/21 , 10/25
10/28 , 11/1 , 11/4 , 11/8
Month 6 10/18 , 10/25 , 10/28 , 11/1
11/4 , 11/8 , 11/12 , 11/15
11/11 , 11/15 , 11/18 , 11/22
11/25 , 11/29 , 12/2 , 12/6

受講料金

お申込みいただいた方には、事前学習動画をお配りしております。

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通常プラン

受講内容 事前学習 + 講義 + プロジェクト
料金 600,000 円 / 名(税別)

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お手数おかけしますが再送信いただくか、
0565-27-5811までお電話いただきますようお願いいたします。

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FAQ

補講の開催は予定していませんので、できる限りの出席をお願いいたします。
可能です。申込時にお申し付けください。
本コースではPCの貸し出しをおこなっておりません。誠に恐縮ですが、ご自身のPCの持参をお願いいたします。
恐れ入りますが、弊社へのご入金は、銀行振込明細をもってその証明としておりますため、領収書の発行は基本的には行わない事となっております。
もし手続きの関係上必要でございましたら連絡いただければ発行しますので、お知らせください。
プログラミング未経験者を対象とした予習動画を配布しています。 予習動画の範囲を学習していただければ未経験の方でも受講は十分に可能となっております。
もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。

◆ 受講生の声 ◆


Coming Soon・・・