半導体製造におけるAI入門のトレーニングコース

本講座は、日本（オンラインまたは現地開催）で実施されるインストラクター主導の実践研修であり、Google AutoMLを用いてカスタムチャットボットを開発したいと願うさまざまな技術レベルの受講者向けです。

本講座終了時点で以下の能力が身につきます：

• チャットボット開発の基礎を理解する
• Google Cloud Platformを操作しAutoMLにアクセスできる
• チャットボットモデル学習用データを準備できる
• AutoMLを用いてカスタムチャットボットモデルを訓練・評価できる
• 各種プラットフォームや媒体へチャットボットを導入・統合できる
• 経時的にチャットボットのパフォーマンスを監視・最適化できる

日本において講師が直接指導する本実習形式のトレーニング（オンラインまたは対面）では、パターン認識および機械学習分野への入門をご紹介します。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、コンピュータビジョン、データマイニング、バイオインフォマティクスといった分野における実用的な応用例も取り上げます。

講座の終了時点で受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• パターン認識に核心となる統計的手法を用いることができる
• ニューラルネットワークやカーネル法といった主要モデルを用いてデータ解析が可能になる
• 複雑な課題を解決するための高度な技術を実践できる
• 複数モデルを組み合わせることで予測精度を向上させられる

本講座は日本（オンラインまたは対面形式）で実施されるインストラクター主導のトレーニングであり、半導体製造現場においてAI駆動型予知保全技術を活用し生産効率向上や不測の機器故障防止を目指す中級レベルの専門家向けに用意されています。

受講後には、参加者は以下のスキルを習得できます：

• 半導体製造分野における機器故障予測用AIモデルの構築手法
  
• 保全データから将来的な問題の兆候となるパターンや傾向を見つけ出す分析能力
  
• AI駆動型予知保全機能を現在運用中の製造プロセスへ統合する実践的スキル
  
• 機器管理を適切に行うことで稼働中断時間および保守費用を抑制できるノウハウ
  

本講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、RapidMinerを使用して数値の推定・予測を行い、時系列予測用の分析ツールを活用する方法を学びたい中級レベルのデータアナリスト向けです。

受講後には以下のことが可能になります：

• CRISP-DM手法の適用、適切な機械学習アルゴリズムの選定、モデル構築とその性能向上方法を習得する。
• RapidMinerを用いて数値の推定・予測を行い、時系列予測用の分析ツールを活用できるようになる。