コース概要

人工知能の基礎

  • AI、機械学習、深層学習とは何か?
  • 学習の種類:教師あり、教師なし、強化学習
  • 産業におけるAIの神話と現実

スマート製造におけるAI

  • 工場が「スマート」であるとは?
  • AIの産業4.0と工業自動化での役割
  • IoT、エッジコンピューティング、デジタルツインなどの有効なテクノロジーの概要

製造における主要なユースケース

  • 予測保守と設備信頼性
  • 品質保証と異常検出
  • プロセス最適化と収益向上

データライフサイクルの理解

  • 工業データのセンシングと収集
  • データ準備と品質に関する考慮事項
  • データドリブンな意思決定の基本概念

AIプロジェクト計画と戦略

  • 影響力のあるユースケースを特定する。
  • 適切なチームの構築と成功指標の設定
  • 一般的な課題と対策戦略

ケーススタディと産業応用例

  • 自動車、食品、製薬、重厚長大産業などからの実際の事例
  • デジタルトランスフォーメーションの旅から学んだ教訓
  • 成功要因と避けるべき落とし穴

スタートアップのロードマップ

  • AIイニシアチブを立ち上げるためのステップ
  • テクノロジーの考慮事項とベンダー選定
  • 拡張性、倫理、および労働力の適応

まとめと次なるステップ

要求

  • 基本的な工業プロセスまたは工場運営の理解
  • デジタルトランスフォーメーションまたはイノベーション戦略への興味
  • 技術導入に関するディスカッションの理解

対象者

  • 操作管理者
  • 工場幹部
  • テクニカルリード
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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