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長期講座です。
[ Input ]
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。
[ Output ]
実務を想定したチーム開発演習
実設備を用いた実現場に近い環境での演習課題。撮像環境の構築から外観検査の実装を行います。
[ After ]
卒業生同士がつながるコミュニティ
講座に取り組む中で交流を深めた仲間と卒業後も交流。
卒業生同士で知識・困りごとの共有が気軽にできます。
カリキュラム
じっくり取り組める20日間の長期コース。「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。
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[事前動画学習]
機械学習に必要な基礎数学・統計・Pythonで土台作りが可能
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[Input]Day1～12
製造業で必要となる領域をピックアップし、幅広い領域の知見を習得できます。
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[Output]Day13～20
チーム開発によるAI実装演習クラウドを含めたIoTまで考慮したシステム構築力を身につけます。
[事前動画学習]
機械学習に必要な基礎数学・統計・Pythonで土台作りが可能
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「最小化」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
- 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
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[Input]Day1～12
製造業で必要となる領域をピックアップし、幅広い領域の知見を習得できます。
- イントロダクション
- データ解析の基礎
- 重回帰分析からの発展と代表的な前処理
- その他の回帰の手法
- ハイパーパラメータのチューニング
- 分類の代表的手法とモデルの評価方法
- テーブルデータ演習
- ニューラルネットワークの基礎
- Tensorflowの基礎
- CNN（画像解析の基礎）
- 画像演習 分類
- 転移学習・ファインチューニング
- CNN の精度を向上させるテクニック
- 物体検出 (Object Detection)
- アノテーション～物体検出の実装
- 生成モデルによる異常検知
- セマンティックセグメンテーション
- 画像認識演習（Day12に取り組み内容の発表）
- 時系列解析の基礎
- 時系列予測（回帰・分類）
- 異常検知
- 変化点検知
- エッジデバイス
- 画像認識演習（取り組み内容の発表）
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[Output]Day13～20
チーム開発によるAI実装演習クラウドを含めたIoTまで考慮したシステム構築力を身につけます。
Day20.
- チーム戦によるPBL（Project Based Learning）
- ・撮像環境の構築
- ・モデルの作成
- ・実機との連携
- ・チームビルディング
募集要項
| 会場 |
初回Day1・Day13〜20：オフライン・ Day2〜12：オンライン ※詳細は実施スケジュール参照
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| 対象 |
・静岡県内の中小企業 ・AI活用に意欲的、AIプロジェクトにかかわる方 （AI・プログラミング初心者もOK） ・最低限のPCスキルと、平日含めて自学自習の時間を確保できる方 |
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| 定員 |
20名 ※複数人での申し込みも可能ですが、応募状況により、 人数調整のためのご連絡を差し上げる場合がございますので、御了承ください。 |
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| 申込期限 | 8月31日まで | ||||
| 受講料 | 5万円（税込） | ||||
| 持ち物 |
・PCとインターネット環境 ・オンライン時にはデュアルディスプレイ推奨 ・ノート、筆記用具 |
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| 事前課題 | 事前学習動画あり |
実施スケジュール
毎週水曜日開催（※祝日の場合は木曜）
10：00～17：00（昼休憩：12：00～13：00）
| 9月 | 9/7（水） 9/14（水） 9/21（水） 9/28（水） |
| 10月 |
10/5（水） 10/12（水） 10/19（水） 10/26（水） |
| 11月 |
11/2（水） 11/9（水） 11/16（水） 11/24（木※） 11/30（水） |
| 12月 | 12/7（水）12/14（水）12/21（水） |
| 1月 | 1/11（水）1/18（水）1/25（水） |
| 2月 | 2/1（水） |
Q&A
PCはレンタルできますか？
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。
必要なPCのスペックはどのくらいですか？
推奨しているPCのスペックは以下の通りになります。
・Wi-Fi接続可能
・Windowsの場合： 10以上(64bit)
・Macの場合：OSX 10.9以上
・メモリ8GB以上
・オンライン時はデュアルディスプレイ推奨
領収書は発行されますか？
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。