知識0(ゼロ)からのディープラーニング入門セミナー

本セミナーのねらい

 第4次産業革命時代の業務革新では、ディープラーニングの理解は必須です。ディープラーニングは、人工知能のひとつの手法ではありますが、その用途の広さや効果については従来の手法とは比べものになりません。特に、コンピュータが目を持ったとも言われる画像認識技術は、製品出荷の外観検査や物体や顔の判定によるアプリケーションなどに 応用されています。しかしながら、ディープラーニングについては、製品や生産現場などへの応用においてどこまで知らないといけないのかの判断が困難な場合が多く、落とし穴的な内容も多数あります。
 本セミナーでは、ディープラーニングを取り入れた業務改善などに実績のあるコンサルタントがディープラーニングの活用事例やプログラムなどを利用したデモを交えてわかりやすく説明する入門研修です。

対象

  • AI(人工知能)/ディープラーニングの基本について学習したい方
  • 業務にディープラーニングを取り入れたい方
  • ディープラーニングの活用事例を理解したい方

    1日目
    時間 プログラム
    10:00

    17:00
      1. AI(人工知能)とディープラーニング
        • ディープラーニングへの歴史
        • AI(人工知能)実施の流れと評価方法
        • ニューラルネットワークのパーセプトロン
        • 多層化と活性化関数
        • ディープラーニングの特徴(機械学習との違い)
        • 画像認識への応用(CNN)
        • 時系列データの処理(RNN)
      2. ディープラーニングの活用事例
        • 画像処理
        • 自然言語処理
        • 音声処理(異常音検知)
        • 強化学習との組み合わせ
        • 製造業への適用事例
        • その他の分野への適用
          (自動運転、医療、インフラ、保安、物流、流通など)
          【演習】
          製造業等などでの業務革新項目についてディープ ラーニングの適用を検討する。
      3. ディープラーニングの利用方法
        • TensorFlow(Googleのオープンソース)とKeras
        • AIプラットフォーム(AWS、Azure、Google、IBM Watson)
        • AI活用原則/ガイドライン
        • ディープラーニングのセキュリティ
      4. ディープラーニング活用の応用
        • 画像認識
          (講師のデモによる ディープラーニングの動作確認)
        • 予測精度の向上方法
          (講師のデモによるパラメータチューニング)
        • 説明可能なAI
        • ディープラーニングの今後(最新動向や社会の変化)
        • 企業として取り組む内容
          (組織体制、人材育成、改善活動など)
          【演習】
          製造業でのディープラーニングの適用についての 懸念事項(リスク)について検討する。

    講師プロフィール

    高安 篤史
    合同会社コンサランス 代表
    中小企業診断士

    早稲田大学理工学部工業経営学科卒業後、大手電機メーカーで20年以上に渡って組込みソフト開発に携わり、プロジェクトマネージャ/ファームウェア開発部長を歴任する。DFSS(Design for Six Sigma:シックスシグマ設計)に代表される信頼性管理技術やIoTビジネスモデル構築に関するコンサルタントとしての実績及び自身の経験から「真に現場で活躍できる人材」の育成に大きなこだわりを持ち、その実践的な手法は各方面より高い評価を得ている。
    公職:IoT検定制度委員会メンバー