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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
お客様の声 (2)
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