6Gとインテリジェントエッジのトレーニングコース

本講座は日本にてインストラクターが直接指導するライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、5GネットワークがいかにエッジAIアプリケーションの発展を促進するかを学びたい中級レベルの通信業界の専門家、AIエンジニア、およびIoT技術者を対象としています。

講座終了時には、受講生は以下の能力を身につけることができます：

• 5G技術の基礎とそれがエッジAIに与える影響を理解する。
  
• 超低遅延対応として最適化されたAIモデルを5G環境下で導入できる。
  
• エッジAIおよび5G接続を用いたリアルタイム意思決定システムを実装できる。
  
• エッジデバイス上で効率的な処理を行うために、AIワークロードを最適化できる。
  

6Gは次世代の無線通信規格であり、超高速接続性、先進的なセンシング機能、そしてAIとの統合能力を通じて、IoTエコシステムを大きく変革することが期待されています。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、6G技術とIoTアプリケーションがどのように関連し合うかを理解したい上級レベルの受講者向けに設計されています。

このコースを修了することで、受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• 6Gの核心的な技術概念について説明できること
• 6GがIoTデバイスの通信やアーキテクチャにどのような影響を与えるかを評価できること
• さまざまな業界における6G対応のIoT活用事例を考察できること
• 既存のIoTソリューションに6G機能を導入するための戦略を策定できること

講座の形式について

• 理論的側面に重点を置いた講義と、専門家によるディスカッション
• 重要な技術原理の定着化を図るための実践的な演習
• 指導を受けながら具体的な事例やシナリオを分析する取り組み

講座のカスタマイズオプションについて

• 御社の技術ロードマップに合わせた個別化されたトレーニングをご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。

本研修コース「6G対応インフラとネットワーク設計」は、高度な技術的手法を用いて既存の電気通信網および企業内ネットワークを次世代無線通信環境に適合させるための専門プログラムです。具体的には、伝送系およびフロントホールの進化、クラウドネイティブかつオープンなRAN技術、エッジおよび分散型コンピューティング、タイミングと同期管理、周波数帯域・無線特性への対応準備、自動化およびAI活用による運用最適化などを網羅しています。また事業者や企業向けの具体的な移行戦略も詳細に解説します。

講師が直接指導するライブ研修（オンラインまたは対面）であり、中級レベルの電気通信技術者やネットワーク設計者を対象としています。受講生は4G／5Gインフラを6Gの性能要件・拡張性・信頼性に応じて適切に設計・最適化・進化させるための能力を習得できます。

本コース修了後、受講者は以下の事項を実行可能となります：

• 現状のネットワークインフラが6Gへの移行に向けてどの程度準備できているか、課題箇所の特定と評価
  
• 超低遅延かつ高スループットを実現するための伝送系およびフロントホール／バックホールアーキテクチャの設計
  
• 6G利用事例に即したクラウドネイティブ原則、vRAN／O-RAN統合手法、エッジコンピューティング配置の実践方法
  
• ミリ波・テラヘルツ帯域および高密度通信環境におけるタイミング同期と無線周波数改善計画の策定
  
• 性能保証および信頼性確認のための検査、妥当性評価、運用モニタリング手法の構築
  
• ビジネス目標とリスク管理方針に即した段階的移行計画および投資ロードマップの作成
  

コース形式について

• 技術的解説講義およびアーキテクチャに関する詳細な検討会
  
• 実例研究と設計演習の実施
  
• シミュレーション・検証用ツールを用いた実践的な演習
  

カスタマイズオプションについて

• 本コースのカスタマイズ版をご希望の際は、お問い合わせよりご相談ください。
  

本研修は講師が直接指導するライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、世界の6G動向を理解し、事業的潜在力を見極め、早期段階での戦略的投資計画を策定したい経営層向けに企画されています。

研修終了時には、以下の点に関する知見が得られることになります：

• 6Gエコシステムを形成している新興市場動向や世界的な取り組みを見極める
• IMT-2030に関連する規制状況および周波数割当のスケジュールを把握する
• 多様化し続けるベンダー環境や技術成熟度レベルを評価する
• 早期投資、研究パートナーシップ、実証プロジェクトのためのロードマップを策定する

本講座は、日本（対面またはオンライン）形式で開催されるトレーニングであり、最先端エッジAI技術を習得したい上級者の皆様に特化しています。受講者はモデル最適化手法の習熟や実用例開発などにより、エッジコンピューティング分野で大きな成果を創出できることでしょう。

受講完了時には以下の能力が確実に身につきます：

• 高度なエッジAIモデル開発・最適化手法の習得
• 最先端技術を駆使したエッジ機器向けAI導入戦略の構築力
• 高度な用途対応ツール・フレームワークの活用能力
• エッジAIソリューションの性能改善および効率化手法の理解
• 革新的なビジネスモデルや今後の技術トレンドの把握力強化
• 複雑な倫理・セキュリティ課題に対応するための判断力向上

本コース『6GネットワークにおけるAIとデジタルツイン』は、高度な専門性を要する講座であり、デジタルツイン技術とAIによる最適化がどのように融合し、次世代の6Gインフラのモデリング・シミュレーション・運用に役立つかを詳しく解説します。

講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）であり、現実的かつ再現可能な環境下でデジタルツイン手法やAI技術を活用し、6Gネットワークの設計・検証・最適化を図りたい上級レベルの専門家向けです。

本研修を修了すると、参加者は以下の能力を習得できるようになります：

• 6Gネットワークのライフサイクルにおいてデジタルツインが果たす役割とそのアーキテクチャを説明できる。
• RAN、伝送網、エッジコンピューティング構成要素用のデジタルツインモデルを作成・設定できる。
• AI／機械学習手法を用いて、ネットワーク要素の閉ループ最適化、異常検出、予知保全を行える。
• リアルタイムテレメトリー情報とシミュレーションデータを統合し、モデル主導のオーケストレーションやインテントベース制御を実現できる。
• 共同シミュレーション・エミュレーション・デジタルツイン試験場を用いた検証および妥当性確認のワークフローを設計できる。

講座形式について

• 技術的講義およびアーキテクチャの詳細な解説。
• シミュレータ、ツインモデル、機械学習ツールチェーンを用いた実践演習。
• ケーススタディの解説および実用的なミニプロジェクト作成体験。

カスタマイズ可能な内容について

• 本コースのカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

本講座は講師によるライブ形式の研修日本（オンラインまたは対面）であり、さまざまな用途向けにエッジデバイス上でAIモデルを導入したい中級レベルの開発者、データサイエンティスト、技術愛好家の方々を対象としています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけられるようになります：

• エッジAIの基本概念およびその利点を理解する
  
• エッジコンピューティング環境を設定・構成する
  
• エッジ向けにAIモデルを開発・学習・最適化する
  
• エッジデバイス上で実用的なAIソリューションを実装する
  
• エッジ環境に導入されたモデルのパフォーマンスを評価・向上させる
  
• エッジAIアプリケーションにおける倫理的・セキュリティ面の課題に対処する
  

本講座は日本にて開催される講師によるオンラインまたは対面形式の実践トレーニングで、エッジAIシステムに堅固なセキュリティ機能や耐障害性戦略を導入したい上級レベルのサイバーセキュリティ専門家、AIエンジニア、IoT開発者向けに開催されます。

本トレーニング終了時には、受講生は以下のスキルを習得できるようになります：

• エッジAI環境におけるセキュリティリスクや脆弱性を理解する。
• データ保護のために暗号化技術や認証手法を実装できる。
• サイバー攻撃にも耐えうる堅牢なエッジAIアーキテクチャを設計できる。
• エッジ環境下で安全にAIモデルを導入・展開するための戦略を適用できる。

Cambricon社のMLU（マシンラーニングユニット）は、エッジ環境やデータセンターにおいて推論・学習処理に最適化された専用AIチップです。

本講座はインストラクターが直接指導する実践的なトレーニングで、オンラインまたは会場での開催となります。BANGPyフレームワークおよびNeuware SDKを活用し、Cambricon MLUハードウェア上にAIモデルを構築・展開したい中級レベルの開発者向けの内容です。

講座終了後には、以下のことが可能になります：

• BANGPyおよびNeuwareの開発環境を適切にセットアップできるようになる。
• PythonまたはC++で記述されたAIモデルをMLU向けに開発・最適化できるようになる。
• Neuwareランタイムが搭載されたエッジ機器やデータセンター環境へモデルを展開できるようになる。
• MLワークフローとMLU特有の高速化機能とを効果的に統合できるようになる。

講座形式

• 対話型の講義およびディスカッション。
• BANGPyおよびNeuwareを用いた実践的な開発・展開演習。
• 最適化や統合作業、検証に重点を置いた練習問題。

講座内容のカスタマイズ

• ご使用のCambriconデバイス仕様や具体的な用途に応じたカスタムトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配可能です。

ファーウェイが提供するAscend CANNツールキットを利用することで、Ascend 310などのエッジデバイス上での強力なAI推論処理が可能になります。CANNには計算資源やメモリが限られた環境向けに、モデルのコンパイル・最適化・展開を支援する各種ツールが揃っています。

本講座は講師によるライブ研修（オンラインまたは会場開催）で、CANNツールチェーンを用いてAscendエッジデバイス上にモデルを展開・最適化したい中級レベルのAI開発者やシステム統合担当者向けの内容となっています。

講座終了時には、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• CANNツールを用いてAscend 310向けAIモデルの準備および変換を行うこと
  
• MindSpore LiteおよびAscendCLを活用して軽量な推論パイプラインを構築すること
  
• 計算能力やメモリ容量が限られた環境においてモデル性能の最適化を行うこと
  
• 実際のエッジ環境下でAIアプリケーションを展開し、その動作状況を監視すること
  

講座の進め方について

• 双方向型の講義および実演を交えた形式
  
• エッジ向けモデルやシナリオを用いた実習
  
• 仮想環境または物理的なエッジハードウェア上での実際の展開例を紹介
  

カスタマイズ対応について

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズすることも可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
  

本講座は日本（オンラインまたは対面）で実施されるインストラクター主導のライブ研修で、スマートファーミング向けエッジAIソリューションを開発・展開したい初心者から中級レベルの農業テクノロジー専門家、IoT技術者およびAIエンジニアが対象となります。

研修の最後には受講生は以下の点を習得することができます：

• 精密農業分野においてエッジAIが果たす役割を把握する
  
• AI駆動型の作物・家畜モニタリングシステムを導入できるようになる
  
• 自動灌漑および環境センサー系ソリューションの構築が可能となる
  
• ​リアルタイム解析で得られるエッジAIデータを活かし農業効率向上を実現できるようになる
  

本インストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、エッジAIを活用して革新的な自律型システムソリューションを開発したい中級レベルのロボット工学エンジニア、自動運転車の開発者、およびAI研究者を対象としています。

本トレーニングを終了すると、受講者は以下のことを実現できるようになります：

• 自律型システムにおけるエッジAIの役割と利点を理解する。
• エッジデバイス上でリアルタイム処理を行うためのAIモデルを開発・導入できる。
• 自律型車両、ドローン、ロボットにエッジAIソリューションを実装できる。
• エッジAIを用いて制御システムを設計・最適化できる。
• 自律型AIアプリケーションにおける倫理的および規制的な考慮事項に対処できる。

本講座はインストラクターによるオンラインまたは対面形式の実習型トレーニングであり、エッジAIのコンセプトから実際の導入・運用までを幅広く学びたい中級レベルの開発者やIT専門家向けに設計されています。日本

受講後には、参加者は以下のスキルを習得できるようになります：

• エッジAIの基本的な概念を理解する
• エッジAI環境のセットアップおよび設定を行う
• エッジ用AIモデルの開発、学習、最適化を実施する
• エッジAIアプリケーションの展開および管理を行う
• 既存のシステムやワークフローにエッジAIを統合する
• エッジAI導入における倫理的課題およびベストプラクティスを把握する

本講座はインストラクターによるライブトレーニングで、日本（オンラインまたはオンサイト）にて開催されます。中級者から上級者のコンピュータビジョンエンジニア、AI開発者、IoT関係者が参加対象となり、エッジデバイス上でリアルタイム処理を行うためのコンピュータビジョンモデルの実装・最適化手法を学びます。

講座終了時には、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• エッジAIの基本原理およびコンピュータビジョン分野における応用方法を理解する。
• 最適化された深層学習モデルをエッジデバイス上に展開し、リアルタイムでの画像・映像解析を行う。
• TensorFlow LiteやOpenVINO、NVIDIA Jetson SDKといったフレームワークを用いてモデルを導入する。
• 性能向上・電力効率化および低遅延な推論処理のためのAIモデルの最適化手法を習得する。

6Gは、5Gの進化を基盤とした次世代の無線ネットワーキング形態であり、超低遅延性や極めて高いスループット、広範な知能処理能力、さらには新たなアプリケーション・サービス実現に向けたセンシング機能の統合を可能にします。

本講座は講師が直接指導するオンラインまたは対面形式の研修で、技術的基盤や規制状況、6Gがビジネスにもたらす戦略的影響を理解し、将来計画や意思決定に役立てたい初級者から中級者の方々を対象としています。

研修終了後には、参加者は以下のことができるようになります：

• 6Gの中核的な概念および5Gとの違いについて説明できること
  
• 6G実現に不可欠な技術とその実用面での意味を把握できること
  
• 6Gによって開拓される有望な用途例や産業分野を見極められること
  
• 6G導入に際しての周波数帯、規制、政策上の課題を理解できること
  
• 自社向けの6G対応準備ロードマップを作成できること
  

講座形式について

• 概念説明を伴う双方向性の高い講義
  
• 各業界における事例紹介および具体例の解説
  
• 参加者グループによる自社の6G対応準備方針策定演習
  

カスタマイズオプションについて

• 本講座をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご連絡いただければ手配いたします。