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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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