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AI x IoT ジェネラリスト完全入門講座
AI x IoT ジェネラリスト完全入門講座とは
AIとIoTについて網羅的に学ぶと同時に、実際にプログラムを組み動かすことで技術の理解度を深める、初心者向けの講座です。
初心者がAI IoTのジェネラリストになることができ、上級者の仲間入りを本気で目指す方をサポートします。
*G検定の内容を含んでいます。
*期間限定で2021年3月まで 30万円 → 20万円に値下げ中。
*毎月1クラスのみ開催予定
受講後のゴール
専門用語の意味を理解でき、それを課題解決に活用でき、実際の稼働方法を決断できるようになる。
専門部署との会話が円滑に行え、意思疎通ができ、提案や質問ができるようになる。
部下や上司に説明と教育ができ、会社内で影響力を持ち、説得力がある人材となる。
想定受講者
中小企業や大企業に勤めている方
高度な職種に転職を考えている方
講座の特長
1クラス3人の少人数制
全8講義、1講義3時間
毎週1回、2か月間
サポート体制
1講義ごとに宿題提出
質問をいつでもチャットで可能
最新情報の共有
概要
今後IT化がさらに進む中で、企業が知っておくべき最新技術を勉強することで、プロダクトの質が上がり、製作が円滑に進むようになります。
IT関連の開発会社のみならず、製造業やサービス業においても、AIやIoTの重要性はより高まっています。
技術や知識を得ることで、お客様に対しより高度な提案やサービスを提供できるとともに、製作工程における意思疎通が円滑になります。
今後世界で戦うにあたり、AIとIoTは必要最小限の知識であると考えます。
そういった、競争力のある人材を育てることが会社の価値になります。

講義内容
目次
AI概論
AI実践 枝豆 2粒/3粒 の選別 (全2回)
データサイエンス
AI数学
IoT概論
IoT実践 AIスピーカーの製作
IoT実践 基本動作と AIの実装
詳細
【AI】
AI概論
AIとは
AI進化の理由
AIの歴史
機械学習について
教師あり学習
教師なし学習
深層学習 (Deep Learning)
強化学習
機械学習の種類
教師あり学習
線形回帰 (回帰)
ランダムフォレスト (分類・回帰)
サポートベクトルマシン (分類)
教師なし学習
クラスタリング
アソシエーション分析
人工知能分野の問題
手法の評価
学習の最適化 → AI数学で
CNNとRNN
AIの種類 / AIツール
AIの種類
画像認識
Open CV
音声認識
音声合成
自然言語処理
形態素解析
係り受け解析
会話エンジン
チャットボット
人口無能
AIツール
Google
Amazon
IBM
Microsoft
ディープラーニングの研究分野
自動運転
自動運転の安全性を高めるための各種技術検証/実ニーズに近い形態での実証実験
自動運転車両の安全基準
交通ルールの在り方
保険を含む責任関係の明確化等
国際動向、イノベーションに配慮した制度設計
ディープラーニングの応用に向けて
産業への応用
説明責任が問われる医療や金融などのミッションクリティカルな領域などへの適用には大きな課題がある
入力データの中で推定結果に大きく影響する部分を特定
推定理由や根拠を見える化
法律・倫理・現行の議論
「これさえ守っていれば大丈夫」というものはありません
ワシントンDCの教師評価ツール
データの利用条件を確認する
著作権法
不正競争防止法
個人情報保護法など
経済産業省 AIデータ契約ガイドライン検討会「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」
アセスメント段階
PoC段階
開発段階
追加学習段階
契約類型
データ提供型
データ創出型
データ共有型
プライバシーに配慮してデータを加工する
アルゴリズムを調整する
様々なトレードオフ
成果物を知的財産として守る
AI実践 枝豆 2粒/3粒 の選別 (全2回)
開発環境の準備
Google Collaboratoryのダウンロード
Jupyter Notebook
TensorFlow
Keras
scikit-learn
Google Collaboratoryの使い方
GPUの使い方
学習用の画像データを集める
プログラミング環境の準備
撮影環境の準備
不要なデータの選別
学習&評価用データセットの作成
GAN (敵対的生成ネットワーク) による画像の量産
さらに学習画像を増やすテクニック
学習済みモデルの作成
データサイエンス
データサイエンスとは
集計 可視化 予測
活用例
データの種類
データクレンジング
データに関する法律
統計分析の種類
予測
要因分析
関連分析
検定
プログラミング基礎
AI数学
ディープニューラルネットワークの数理モデル
活性化関数と誤差関数
数列と総和
指数関数・対数関数
ネイピア数・微分方程式
合成関数
偏微分
全微分
ベクトル
【IoT】
IoT概論
スマートファクトリーとインダストリー4.0
インダストリー4.0
インダストリアルインターネットコンソーシアム
Society 5.0
Society 1.0 狩猟社会
Society 2.0 農耕社会
Society 3.0 工業社会
Society 4.0 情報社会
Society 5.0 超スマート社会
IoTでできること
データの蓄積
可視化
制御
自動化
最適化
自律性
IoTの基本的な仕組み
デバイス
ネットワーク
クラウド
ネットワーク
WiFi
3G / 4G ( LTE )
5G
LPWA (Low Power Wide Area)
ライセンス系
アンライセンス系
マイコンとシングルボードコンピューター
マイコン
PIC
シングルボードコンピューター
Raspberry Pi
Arduino
Jetson
スマホのセンサー
GPS
コンパス
ジャイロセンサー
加速度
角速度
Bluetooth
5G
ローカル5G, プライベート5G, なんちゃって5G
世界の状況
国内の状況
基板展開率
端末普及
XR
KDDI Facebook
Docomo magic leap
ダイナミック DOOH
医療
コネクテッドカー
工場
エコシステム型パートナーシップ
ドコモ 5G オープンパートナープログラ ム
ソフトバンク 5G×IoT Studio
KDDI 5G・IoT KDDI DIGITAL GATE
リスク
指紋認証
近接センサー
環境光センサー
カメラ
単眼
深度カメラ
LiDER
Soli センサー
ドローンのセンサー
ToF センサー
ESC
FC
PDB, BEC
ネットワーク
サーバー AWS
IoT実践 AIスピーカーの製作
Raspberry Pi と AI スピーカー用基板の接続
MEMS マイク ICS-43432
Google Assistant
パソコンでリモート操作
リモコン学習機能
IoT実践 基本動作と AIの実装
Raspberry Pi のセットアップ
センサーによるデータの取得
温度センサー
I2C 通信
クラウドストレージにデータを保存
データの可視化
アクチュエーターの遠隔操作
セキュリティ
情報セキュリティの要件
機密性
完全性
可用性
セキュリティ対策
認証
暗号化
耐タンパー性
AZure ML で作る CNN

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