ホーム > セミナー > 製造業でAIを活用するためのデータサイエンティスト養成講座 ~入門編 ~

◇メーカーに勤務されている方で、データサイエンティストを目指す方に向けた超基礎セミナーです。

◇AI(人工知能)、ビッグデータ、IoT、機械学習、ディープラーニング、時系列データ分析等を
       これから習得してものづくり現場で活用したい方が知っておくべき基礎知識や必要な素養とは!?

製造業でAIを活用するためのデータサイエンティスト養成講座 ~入門編 ~

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セミナー概要

略称
データサイエンティスト
セミナーNo.
190369  
開催日時
2019年03月22日(金)10:30~16:00
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 会議室
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学生: 16,200円(税込)
価格関連備考
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ・1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。また、当日学生証をご持参ください。
備考
昼食・資料付き

講座の内容

受講対象・レベル
≪第1部≫
 データサイエンスとは何かを知りたい方々。

≪第2部、第3部≫
 製造業において、AI技術活用の取り組みでお悩みの方や、活用を検討されている方。
 
習得できる知識
≪第1部≫
 ・データサイエンスに関する理解
 ・データ分析の種類

≪第2部、第3部≫
 ・なぜAI技術でビジネス課題が解決できるのか
 ・AI技術を使いこなすためにはどのような活動を行なえばよいのか
 ・AI技術以外ではどのような要素を考慮すべきなのか
 ・AI技術による問題解決のパターンはどのように一般化できるのか
 ・統計的学習手法と機械学習手法のどちらから選んだらよいのか
 ・良く使われるAI技術は実際のところ何を計算しているのか
 
趣旨
≪第1部≫
 近年、データサイエンスが再び脚光を浴びている。人工知能技術の発展はデータ分析に対する新しいアプローチを生み出したが、その根幹にあるものはデータサイエンスである。
 データサイエンスの基本的な技術であるパターン認識、人工知能や複雑ネットワーク分析などについて俯瞰的に解説を行う。

≪第2部、第3部≫
 AI技術の活用が製造業においても大きな注目を集めていますが、皆さまの直面する具体的な課題は様々であり、特定の局面における応用事例をいくら学んでも目の前の課題解決には当てはめることが出来ないとお悩みになっていらっしゃる方も多いのではないでしょうか。実はAI技術の活用のポイントはAI技術そのものではなく、AI技術を問題解決に使役するデータサイエンティストやその管理者の仕事の進め方にあります。本講演では、企業におけるデータサイエンス・コンサルティングの黎明期より様々なデータサイエンス・プロジェクトでの活動を経験してきた講演者が、AI技術活用のためのコツを大局的な観点からまとめます。これからAI技術の活用を検討中の皆さま、現在進行形でお悩みの皆さま、データサイエンティストを管理する立場の皆さまにもご参加いただきたいセミナーです。
 
プログラム

第1部 10:30~12:00
データサイエンス超入門

《プログラム》※若干修正させていただきました。(3/14変更)
1.なぜ今データサイエンスなのか
2.データの表現とデータ分析
 2.1データと尺度
 2.2特徴ベクトル
3.データ分析の手法
 3.1分類・予測・理解
 3.2精度評価
【質疑応答・名刺交換】
 

第2部 12:45~14:15
AIとは?データサイエンティストとは?

《プログラム》
1.AI技術に期待できること、出来ないこと
2.なぜAI技術を使って問題解決が出来るのか
3.データサイエンティストの果たす役割
4.データサイエンティストの管理者の果たす役割
5.データサイエンティストに必要な素養と教育のためのリソース
6.データサイエンスの推進に必要な道具立て
【質疑応答・名刺交換】
 

第3部 14:30~16:00
AIによる問題解決のためにデータサイエンティストとして知っておくべき知識

《プログラム》
1.AIモデル技術による問題解決を取り巻く諸要素の関係性
2.モデルとは何か
3.AIモデルによるビジネス課題の解決パターン
4.データの量と品質がAI技術の選定に与える制約とは
5.実世界への接続方法がAI技術の選定に与える制約とは
6.代表的なAIモデル技術の紹介
【質疑応答・名刺交換】
 
キーワード
データ,サイエンス,サイエンティスト,AI,製造業,ものづくり,分析,講座,研修,セミナー

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