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コース概要

はじめに

  • 建物自動化の理念と基本原理について理解する。
  • ChatGPTの機能・アーキテクチャ概要を把握する。
  • 従来型の自動化手法との違いや進化点について学ぶ。

ChatGPTによる建物自動化の基礎

  • 建物自動化プロセスのライフサイクルを理解する。
  • ChatGPTが既存の建物管理システムにどう役立つのかを学ぶ。
  • ChatGPTの基本的な仕組みと動作原理を把握する。

導入準備

  • 開発環境のセットアップ手順を習得する。
  • ChatGPTをスタンドアロン型アプリケーションとして導入する方法。
  • DockerやPodman等のコンテナ技術を使ってChatGPTを導入する手順。
  • 社内インフラ環境へのChatGPTインストール方法。
  • AWSなどのクラウド環境上でのChatGPT展開のポイント。

自動化処理の開発手法

  • 適切な自動化基準を設定する方法。
  • 自動化スクリプトやワークフローの設計法。
  • 照明システム向けの自動制御仕様の実装例。
  • 空調設備管理における自動化手法例。
  • 火災安全対策を含む防護システム向けの自動制御構築法。
  • 自動化環境と関連データの管理方法。

既存建物管理システムとの統合手順

  • CI/CD(継続的インテグレーション・デプロイメント)の基本原則。
  • 既存BMSとChatGPTとの接続実装法。
  • GitやSVNなどのバージョン管理システムを活用した建物自動化の手法例。

高度な建物自動化テクニック

  • 各種自動化システムの性能検証方法。
  • 建築環境下での運用試験手順と注意点。
  • システムの信頼性予測・モデル化手法について学ぶ。
  • 維持管理戦略や最適化対策を理解する。

問題解決法

  • ChatGPT関連で発生しうるトラブルのデバッグ手法と回避対策。
  • 自動化テスト結果の分析・評価法について学ぶ。
  • 効率性向上を目指したプロセスの最適化方法。

総括と今後の発展方向

  • 学んだ基本概念・手法の整理と確認を行う。
  • 継続的な技術向上を目指すための計画立案法について考察する。
  • さらなる発展が期待されるテーマや学習機会について探索する。

要求

  • 建物自動化システムに関する基礎的知識が必要です。
  • AIや機械学習の基本概念について理解していること。
  • プログラミング経験(特にPython)があると望ましい。

対象者:

  • 建物自動化エンジニア
  • 施設管理者
  • システムインテグレータ
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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