エッジAI AI セミナー 人工知能 機械学習

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エッジAI AI セミナー 人工知能 機械学習

★AI(機械学習/ディープラーニング)を実際に業務で使用するために必要な知識を解説。
★クラウドAI(ディープラーニング)ではなくエッジAI(制御系)に焦点をあて、異常検知や各種制御系の応用事例を基に使い方や開発ツールなど。
 導入時に失敗しないためのポイントまで。

Edge AIの開発・導入に向けて

講師

株式会社エイシング  代表取締役 CE  出澤 純一 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
学生時代に早稲田大学ビジネスコンテスト「ワセダベンチャーゲート」最優秀賞
早稲田大学大学院理工学研究科精密機械工学専攻 修士卒業
卒業後は会社経営と並行しAIアルゴリズムの研究も並行して行う
2016年12月株式会社エイシング設立
2017年3月 SMBCグループ「未来2017」日本総研受賞
2018年3月 起業家万博2018 総務大臣賞
2018年8月 大学発ベンチャー表彰2018 経済産業大臣賞

■専門および得意な分野・研究:
理工学研究科精密機械工学専攻、AI・機械制御

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年8月19日(水) 13:00-16:00
●会場 [東京・東陽町]江東区産業会館2階第5、6展示室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名38,500円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき27,500円
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに:
 昨今のAI、ML(Machine Learning)分野におけるEdge AIの動向と、弊社独自のMLアルゴリズムとその応用事例を説明させていただき、AIの応用事例を体感していただくことで、AIへの心理的障壁を解消できればと考えております。

■ご講演中のキーワード:
ML(Machine Learning)・・・機械学習。Deep LearningやRandom Forest、Support Vector Machineなどのアルゴリズム
DeepLearning
Edge AI
組込技術
Secure実装
Deep binary tree(DBT)
オンライン型学習アルゴリズム
オフライン型学習アルゴリズム

■受講対象者:
・FA系、制御系でAI導入を検討したい方
・生産性の向上と製品性性能向上の両立を図りたい方(特に製品個体差が存在し今まで人がチューニングしていたなど)
・AI応用に興味がある方
・AI関連の研究開発で失敗したくない方

■本セミナーで習得できること:
・EdgeAIが必要な背景・効率的なAI関連開発の知見・EdgeAIの基礎知識

セミナー内容

1.AIとは
 (1)AIが求められている時代背景
 (2)実際の活用事例
(3) Cloud AI
(4) Edge AI
(5) CloudとEdgeの併用で何が変わるのか

2.EdgeAI
 (1)Edge AIを使用するメリット
 (2)組み込み機器へ利用する際の方法と注意点
 (3)Edge AIの主な活用先
   ・自動運転
   ・工場内ロボット、他
 (4)Edge AIの最新状況
 (5)Edge AIの各種開発ツール

3.Edge AIのみで完結できるAISingの独自AIアルゴリズム:DBTの概要と応用例
 (1)DBT(Deep Binary Tree)とは?
 (2)Cloud AI(Deep Learning)との棲み分け
 (3)Cloud AI(Deep Learning)との比較
 (4)Cloud AI(Deep Learning)を使わないメリット
 (5)説明可能なAIとしてのDBT
 (6)制御系における従来のAIの性能・課題
 (7)DBTの応用事例
   ・異常検知
   ・最適稼働の制御
   ・自動車の制御
   ・加速度の予測

4.AI開発・導入で失敗しないために

セミナー番号:AC200841

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