ハンズオンワークショップ：産業データを用いたAIユースケースの実装のトレーニングコース

イントロダクションおよびチームによるユースケースの選定

• 産業環境におけるAIの概要
• ユースケースのカテゴリ：品質、メンテナンス、エネルギー、物流
• チーム編成およびプロジェクト目標の範囲設定

産業データの理解と準備

• 産業データの種類：時系列、表形式、画像、テキスト
• データの取得、クリーニング、前処理
• PandasとMatplotlibを用いた探索的データ分析

モデルの選定とプロトタイピング

• 回帰、分類、クラスタリング、異常検知のいずれかの選択
• Scikit-learnを用いたモデルの訓練と評価
• 高度なモデリングのためのTensorFlowまたはPyTorchの利用

結果の可視化と解釈

• 直感的なダッシュボードまたはレポートの作成
• パフォーマンスメトリクスの解釈（正解率、適合率、再現率）
• 前提条件と制約の文書化

デプロイメントのシミュレーションとフィードバック

• エッジ／クラウドデプロイメントシナリオのシミュレーション
• フィードバックの収集とモデルの改善
• 製造業務との統合戦略

キャプス톤プロジェクトの開発

• チームのプロトタイプの最終調整とテスト
• ピアレビューと協力によるデバッギング
• プロジェクトのプレゼンテーションと技術的要約の準備

チームプレゼンテーションとまとめ

• AIソリューションの概念と成果の提示
• グループによる振り返りと学習成果の共有
• 組織内でのユースケースのスケールアップに向けたロードマップ

まとめと次のステップ