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コース概要
産業自動化におけるエッジAIの基礎知識
- エッジAIとその産業分野での応用例について概説する
- 産業環境下での導入におけるメリットおよび課題を考察する
- 製造現場でのエッジAI実用事例を紹介する
エッジAI環境の構築手順
- エッジAI関連ツールのインストールおよび設定方法を習得する
- 産業用センサーやデータ収集システムの導入手順を理解する
- 代表的なエッジAIフレームワークとライブラリについて学ぶ
- 環境構築に向けた演習問題を実践する
エッジAIを用いた予知保全の実現方法
- 予知保全の基本概念を解説する
- 機器の健康状態を監視するためのAIモデル開発法を学ぶ
- リアルタイムでの故障検知・予測手法を習得する
- 予知保全実装に向けた演習問題を行う
エッジAIによる品質管理の推進法
- 製造現場における品質管理の基本を説明する
- 欠陥検出や分類に活用可能なAI技術を紹介する
- 視覚情報を用いた品質チェックシステムの導入手法を学ぶ
- 品質管理アプリケーション構築に向けた実習を行う
エッジAIによるプロセス最適化の方法
- 産業プロセス最適化に関する基礎知識を習得する
- リアルタイム監視・制御に活用できるAI技術を説明する
- 意思決定プロセスにおけるAIの導入手法を理解する
- プロセス最適化実現に向けた演習課題を行う
エッジAIソリューションの運用管理方法
- 産業現場向けエッジデバイス上でのAIモデルの配置手順を習得する
- エッジAIシステムの常時監視・保守方法について学ぶ
- 導入済みモデルの問題解析および性能向上法を解説する
- 配備管理技術習得に向けた演習課題を行う
産業用エッジAI開発で役立つツール・フレームワーク
- 代表的な開発ツールとフレームワーク(例:TensorFlow Lite、OpenVINO)を紹介する
- 産業向けAI用途としてのTensorFlow Liteの利用法を習得する
- 最適化ツール利用に向けた実践練習を行う
具体的な導入事例と応用例紹介
- 産業分野におけるエッジAI成功例を解説する
- 各業界特有の用途モデルについて議論する
- 実際に産業用AIアプリケーション構築と最適化を体験するプロジェクトを行う
まとめおよび今後の展望
要求
- AIおよび機械学習に関する基本的な知識
- 産業自動化システムの実務経験があること
- プログラミングの基礎力(特にPythonが望ましい)
対象者
- 産業技術者
- 製造分野の専門家
- AI開発者
14 時間
お客様の声 (1)
高度なトピックをカバーし、実際の例を使って実践的に学べること
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
コース - Advanced Edge AI Techniques
機械翻訳