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長期コース製造業特化型データサイエンス集中コース

DATA SCIENCE INTENSIVE TRAININGIN MANUFACTURING

Reスキル
「第四次産業革命スキル習得講座」として認定
AIの分野において専門的・実践的な教育訓練講座として経済産業省より認定をいただきました。「専門実践教育訓練給付」の対象講座してより受講しやすい講座に!

※令和3年10月以降に開講する講座が「専門実践教育訓練給付」の対象となります。
データサイエンスアワード2019受賞
データサイエンスアワード2019 受賞
日本初の製造業に特化したAI 講座としてその取り組みと実績が評価されました。

コース詳細

現場の課題に焦点を当てた唯一無二のデータサイエンス養成プログラム
同じ製造業従事者である生徒同士で気付きを得られる6か月コースです

初心者も安心の充実したカリキュラム

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基礎から体系的に学べます。

Input

実務を想定したチーム開発演習

時系列データや画像データを用いた実践的な演習課題。チームビルディングを含め実務にそのまま反映できる経験を獲得できます。

カリキュラム

実務を想定したチーム開発演習

時系列データや画像データを用いた実践的な演習課題。チームビルディングを含め実務にそのまま反映できる経験を獲得できます。

カリキュラム

Output

卒業生同士がつながるコミュニティ

6か月の中で交流を深めた仲間と卒業後も交流。
他の時期の卒業生とも知識・困りごとの共有が気軽にできます。

受講生の声

After

カリキュラム

じっくり取り組める6か月間の長期コース。「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「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。

カリキュラムの図

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

Month 1

第1回

  • イントロダクション
  • 人工知能・機械学習・ディープラーニングとは
  • ディスカッション:実現場で解決したい課題について

第2回

  • データ解析の基礎
  • Pythonによる基礎的なデータの取り扱い
  • (Pandas・Matplotlib・scikit-learn)

第3回

  • 代表的な回帰の手法と前処理 1
  • 代表的な回帰の手法の紹介 1
  • 相関関係と多重共線性問題を踏まえた代表的な前処理

第4回

  • 代表的な回帰の手法と前処理 2
  • 代表的な回帰の手法の紹介 2
  • 演習:回帰問題
  • 分類問題導入

Month 2

第9回

  • ニューラルネットワーク2
  • Kerasによるニューラルネットワークの構築
  • (Sequentia lモデル)

第10回

  • ニューラルネットワークの実装(分類)
  • 演習:分類問題への実装

第11回

  • ニューラルネットワークの実装(回帰)
  • 演習:回帰問題への実装

第12回

  • CNN (Convolutional Neural Network)
  • 画像処理入門
  • 手書き数字の判別(CNN)
  • Function APIの取り扱い

Month 3

第17回

  • 生成モデルによる異常検知
  • AutoEncoder
  • VAE (Variational Autoencoder)
  • ALOCC(Adversarially Learned One-Class Classifier)

第18回

  • 画像認識演習
  • 演習1:画像分類
  • 演習2:異常検知

第19回

  • 時系列データ (RNN)
  • 時系列解析の基礎
  • RNN(分類)
  • 演習課題

第20回

  • 時系列予測
  • RNN(回帰)
  • 演習課題

第5回

  • ハイパーパラメータのチューニングと分類の代表的手法
  • 分類の代表的手法の紹介
  • ハイパーパラメータチューニング手法の紹介
  • 演習:分類問題

第6回

  • モデルの評価方法
  • 分類のモデルの評価指標(scikit-learnによる実装)
  • 不均衡データへのアプローチ

第7回

  • テーブルデータ演習
  • 演習:テーブルデータ

第8回

  • ニューラルネットワーク1
  • ニューラルネットワークの流れ
  • 順伝播・逆伝播

第13回

  • CNN演習演習:CNNによる2項分類

第14回

  • 転移学習とファインチューニング(FucntionAPI 編)転移学習とファインチューニングによる精度向上
  • 演習:Kerasによる学習済みモデルの比較

第15回

  • CNN の精度を向上させるテクニック
  • Data Augmentation
  • 最適化アルゴリズム
  • 過学習対策
  • アンサンブル学習

第16回

  • 物体検出 (Object Detection)
  • 代表的な物体検出手法
  • YOLOの実装

第21回

  • 異常検知 (Anomaly Detection)
  • 異常検知の手法の紹介
  • ホテリング T2 法
  • OneClassSVM

第22回

  • 異常検知(Anomaly Detection)
  • 変化点検知
  • その他の時系列処理

第23回

  • エッジデバイス
  • Raspberry Pi
  • 環境構築
  • Coral(Edge TPU)の使用
  • Jupyter Lab
  • Node-RED
  • VisualStudio Code (VSCode)

Month 4~6

時系列データの異常検知

  • コンペ形式
  • 実データを使用した工場ラインの故障事前予測(仮)

画像データの異常検知

外観検査を実施するシステムのチーム開発

  • 撮像環境の構築
  • 実機(ベルトコンベア)との連携
  • データ収集
  • 異常品検知モデルの構築

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。

受講料金

720,000 円 / 名(税別)

受講生の声



40代
グループディスカッションを通じての交流ができ、機械学習を実務に取り込む問題点の気づきなどが持てた。
講義の内容を理解するための演習があり、自分でどこまで理解できているか把握できて良かった。演習時に横の方と考え方を相談する機会があり、色々な考え方があるなと気づきを持てた。

40代

50代
最初はわからなくて授業についていくのも大変でしたが、結果楽しく過ごせました。
2019年度卒業生インタービュー
2020年度卒業生インタービュー
スタート時に数学やプログラムの知識がそれほどなくても、ついていけるくらいのレベル感になっていると思います。授業のスピードは少し早い気もしますが、復習可能な環境を作って頂いてますのでさほど気にはならないです。

20代

30代
チーム開発の難しさを経験できたのは常に良かったです。

20代
とても充実していました。苦戦しましたが助け合う環境を作っていただき楽しんで学ぶことができました。

お申込みの流れ

WEBからお申込み

申し込みフォームから申込者氏名や希望会場・メールアドレスなどを入力してください。

入力内容確認
ヒアリングシートへの解答

弊社からお申込み内容の確認のメールを送らせていただきます。その際に簡単なヒアリングシートの記入をお願いしております。

お申込み完了!

正式にお申し込みが完了され次第、事前学習動画を配布いたします。開講までに各自で学習していただきます。

開講予定

※ 新型コロナウイルスの影響により開講時期が遅れる可能性があります。詳しくはお問い合わせください。

豊田開催 第5期 2021年6月1日開催
東京開催 第2期 調整中

豊田校講座 実施スケジュール

開催場所 :
豊田校 テービーテック株式会社 本社
〒471-0842 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 第5期 火・金開催 14:30~17:30
6月 6/1, 4, 8, 11, 15, 18, 22, 25, 29
7月 7/2, 6, 9, 13, 16, 20, 23, 27, 30
8月 8/3, 6, 17, 20, 24, 27, 31
9月 9/3, 7, 10, 14, 17, 21, 21, 28
10月 10/1, 5, 8, 12, 15, 19, 22, 26, 29
11月 11/2, 5, 9, 12, 16, 19

セミナー開催にあたっての対策

施設環境

  • 長机に原則1名の着席とし、受講者間の間隔を広く確保
  • セミナー開催毎のアルコール消毒の実施(セミナールーム内共有部分、机、椅子、ドアノブなど受講生の皆様が触れる可能性のある個所)
  • 常時ドアを開放、窓を開け、空調の運転などで換気を行います。
  • 会場入り口、セミナールーム内に消毒備品を設置

講師・スタッフの感染予防の徹底

  • 出勤前とセミナー前の検温
  • 手の消毒の徹底
  • マスクの着用を義務付け

また、受講者の皆様には以下の対策に
ご協力いただいております。

  • 入場時に検温と手の消毒(37.5度以上の場合、参加をご遠慮いただくことがあります)
  • マスクの着用を必須
  • 以下のに当てはまる方には来場を控えていただくようお願いしております
  1. 発熱・咳・喉頭痛などの風邪の症状がある方
  2. 新型コロナウイルス感染の疑いまたは濃厚接触者に該当する場合

Q&A

Q
分割払いは可能ですか?
A
可能です。申込時にお申し付けください
Q
PCはレンタルできますか?
A
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。
Q
領収書は発行されますか?
A
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。
Q
必要なPCのスペックはどのくらいですか?
A
推奨しているPCのスペックは以下の通りになります。
・Wifi接続可能
・Macの場合:OSX 10.9以上
・Windowsの場合: 10以上(64bit)
・メモリ8GB以上
Q
専門実践教育訓練給付にはどうやって申し込めばいいですか?
A
申し込みには、ハローワークにて必要書類を提出する必要があります。
専門実践教育訓練給付の概要と申し込み方法の詳細はこちらを参照いただくか、お近くのハローワークにご相談ください。 

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