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コース概要
生成型AI概論
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製造業におけるAIの現状概要
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生成型AIの基本仕組みと理論的背景
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実用場面での応用例や具体的事例について学ぶ
生成型AIを活用した設計最適化手法
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製品設計・開発プロセスへのAI導入事例とその効果紹介
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ケーススタディ:実際の生産現場における生成型設計の活用法
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製品創造力やイノベーション能力向上に向けたAI導入策の理解
予知保全技術とその実践応用
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AIを用いた機器メンテナンス時期の見通し作り方法について説明
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演習課題:予知保全モデルの構築プロセスを実体験する機会
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AI活用によるダウンタイム抑制とメンテナンス費用節約の可能性
品質管理プロセスの改善手法
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品質保証業務へのAI導入事例紹介
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演習:AIを活用した不良発生検知法の解析訓練
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機械学習手法を通じた製品品質向上方策の考察
データ分析および経営的判断力の養成
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生産改善目標達成に向けたAI生成情報の解釈手法について学習
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グループ活動:データを基盤とする意思決定プロセスの実践演習
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AIによる分析結果把握向上に向けた可視化技法の紹介
製造システムとAIとの統合手順
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既存の生産プロセスへのAI導入に際して求められる実行戦略紹介
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座談会形式:企業におけるAI統合課題および対策について議論
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製造業の場において継続的に有効なAI導入ベストプラクティスの提示
製造分野向けAI技術の今後の動向について
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近年出現した新規テクノロジーの紹介とそれによる将来変化予測
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参加型セッション:次世代製造分野におけるAI活用道筋の見通し策定訓練
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AI技術向上に対応する継続学習手法に関する考察
実践的訓練セッション
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生成型AIツールを活用した実地演習の実施機会
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相互評価およびグループでの成果発表活動を行う時間設け
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最終課題:特定製造業務向け総合的なAI戦略策定プロジェクト実施
まとめおよび今後の取り組みについて説明します。
要求
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製造工学またはプロセス改善分野の基礎知識
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AIや機械学習に関する基本的な理解があること
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Pythonを含むプログラミングに関する基礎知識が求められます。
受講対象者
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製造エンジニア
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プロセス改善専門家
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AI開発者
14 時間
お客様の声 (2)
このトレーニングから身につけられる、実践的なヒントと推奨プロンプト
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
コース - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
機械翻訳
適切かつ効果的なプロンプトの活用
Marses Pacaldo
コース - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
機械翻訳