開催主旨

　ここ数年、産業機器にAI（Machine Learning）を実装することで品質管理や故障予測などに役立てる取り組みが増えています。ところが、AIモデルを使用する環境は常に変化しており、適切に管理しないと性能が低下したり誤った結果を出力したりする可能性が増大します。ゆえに、AIモデルを常に最新の状態に保つために管理と再学習が必須となります。また、産業機器から得られるデータは「工場DX」につながる貴重な資源であり、これらを有効活用するためにはデータ基盤の構築と分析が求められます。
　本セミナーでは、産業機器とAIの組み合わせのメリットと課題、産業機器とAIを活用した製造業の事例を解説。併せて、AIモデルの管理と再学習を効率的に行うための最新の手法「MLOps（機械学習運用）」も紹介します。MLOpsは、データサイエンティスト、エンジニア、運用担当者が協力してAIモデルを開発・運用するための仕組みです。
　産業機器とAIの組み合わせは、製造現場の高効率化・高品質化、さらには自動化に寄与します。本セミナーを通じてDXを加速させるAIモデルの管理とデータ活用の実践方法を学びましょう。
　本セミナーは、産業機器の製造事業者や使用事業者、AIを業務に活用したい経営者や管理職、AIの研究者やデータサイエンティストなど幅広い方にお勧めの内容となっております。
　なお、本講座は2024年2月29日に開催・収録した内容となっております。計3時間40分の内容となっております。。

【受講対象】
■各種産業機器・生産設備の開発担当
■産業機器を使用する製造事業者
■AIを業務に活用したい経営者や管理職
■AI研究者
■データサイエンティスト