セミナー

AI画像認識・AI数値解析・AI音声認識などなど
モノづくり現場で効果を上げるAIの使い方と適用方法
~実際にやってみてわかった!モノづくり現場でAIを使うための10の押えどころ

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開催主旨

 ここ数年、AI(Artificial Intelligence、人工知能)の産業応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning(ディープラーニング)」のアルゴリズムです。「TensorFlow(テンソルフロー)」などのライブラリの登場により、画像認識や音声認識の利用数が拡大しています。
 しかしながら、モノづくり現場ではAIは「難しい」「費用が高い」というイメージが強く、導入が遅れています。
 例えば、AI画像認識で異物を検知しようとしたら、どのような画像データを準備すればよいのか・・・?
 AI数値解析で需要予測をしようとしたら、どのような数値データを準備すればよいのか・・・?
 AI音声認識でデータを音声入力しようとしたら、どのような音声AIを選べばよいのか・・・? という具合に。
 “使えないAI”を回避するためには、AIリテラシーをきちんと身につけ、正しく運用することが求められます。
 本講座は、AI画像認識・AI数値解析・AI音声認識のモノづくり現場への適用を試みた講師が体得したことを解説。“AI素人の講師”だからわかった「10の押えどころ」を通じて、何に適用するか、自社に合致したAIをどう選択し、どのように学習させるかなど、モノづくり現場への適用法を、AI異物検知やデータの音声入力の適用例を交えながら紹介します。

概要

日時 2019年 2月 15日(金) 10:00~17:00
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
受講料 43,200円(資料代、消費税込)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※1社複数名のご参加の場合、2人目より10%割引(38,880円)致します。
  ただし、同セミナーを受講される場合のみ適用させて頂きます。
主催 日刊工業新聞社
お問い合わせ先 日刊工業新聞社
大阪支社 事業出版部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

大谷 みさお 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14-1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

わかったこと1:用語を知らないと何も始まらない!
•知っておくべきIoTの基礎知識
•知っておくべきAIの基礎知識
わかったこと2:どんなことができるのかを知らないと取り組めない!
•モノづくりには24の適応可能システムがある
•身近になったAIの具体例
わかったこと3:どんな効果が得られるのかを知らないと始まらない!
•ものづくりIoTを導入することで得られる効果
•AI・IoTで刈り取れるモノづくり現場のロスとは
わかったこと4:AI・IoTでも意外とできないことも多い!
•IoTの導入前にやるべきことがある
わかったこと5:自分は何をしたいか決まっていないと役にたたない!
•実現したい姿を描く
•いま困っていること(誤判定の多い自動外観検査、ミスの多い手作業、判断に迷う作業など)
わかったこと6:どのAIを選ぶ選択基準を持たないと迷う!
•自分の工場にあったAIを選ぶ
•AIフレームワークの種類と特長
•AIプラットフォームの種類と特長
わかったこと7:学習させるデータの質が重要!
•現状のデータと必要なデータのギャップ
•必要なデータの準備ポイント
わかったこと8:AIリテラシーが身についていないと使えない!
•ものづくり現場で必要となるAIリテラシーとは
•AIリテラシーの種類と特徴(画像認識、数値解析、検知機能、機械学習)
•AIリテラシーの習得
•画像認識の基本的な使い方
 わかったこと9:やったことが知識となる!
•画像認識による自動外観検査
•音声認識によるデータ自動入力
 わかったこと10:人材を育成しないと余計なお金がかかる!
•費用対効果
•ものづくりAIを現場で生かすためには

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