このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 AI/IoT/ビッグデータの活用技術と業務への適用 【PC演習】 [講習会詳細] | テックデザイン
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AI、IoT、ビッグデータの利活により「具体的に何ができるのか」、「実際にどのように使うべきか」といった知っているようで知らない基本事項から具体的な活用方法についてPC演習などを交えながら体験・学習します。

AI/IoT/ビッグデータの活用技術と業務への適用 【PC演習】

~AI/IoT/ビッグデータの業務適用への勘所,適用事例と効果,データ分析手法~

【日 程】

2019年5月29日(水) 10:30~16:30

【会 場】

都内中心部で調整しております。

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

講師: 工学院大学 情報学部 システム数理学科 学科長 教授 博士(工学) 三木 良雄先生

経歴: 1986年、京都大学工学研究科電子工学専攻修士課程修。同年、(株)日立製作所入社。中央研究所、ITプラットフォーム事業本部にて、マイクロプロセッサ設計、LSI設計用CADの開発、音楽情報処理の研究、コンピュータサーバ製品の新規企画と事業設計、ITソフトウェアサービスの事業開発に従事。2015年より現職。主な研究テーマはビッグデータ解析、人工知能による実世界分析(路線バス最適化、ロボット学習、製造機器作業分析、人材分析)。IEEE, 情報処理学会、電子情報通信学会、経営情報学会などに所属。

Ⅰ.最近のIT適用事例
 1.ビッグデータ (装置販売、製造業、スーパーなど)
 2.人工知能 (民生・金融・製造分野)
 3.IoT (福祉、製造業、農業)

Ⅱ.業務とIT
 1.事例主義とITの位置づけ
 2.ビッグデータの謎
 3.人工知能の謎
 4.IoTの謎

Ⅲ.IoT時代のITアーキテクチャ
 1.IT潮流との付き合い方
 2.ITのルーツと輪廻
 3.IoTのフレームワーク
 4.ITの本質とベンダーとの付き合い方

Ⅳ.Excelを用いたデータ分析の基礎 【PC演習】
 1.分析とモデル化
 2.因果関係における誤解
 3.因果関係と相関関係の関係
 4.因果関係を確かめる方法
 5.基本統計とクロス分析
 6.基本統計量と分布
 7.クロス分析
 8.主成分分析
 9.Excelによる主成分分析(1~5)
 10.Excelによる重回帰分析(1~3)
 11.Excelによるロジスティック回帰分析

Ⅴ.製造機器の電力データに基づく操作解析
 1.消費電力波形と業務内容 (自動日報作成)
 2.業務内容自動判定に基づくムダ電力、ムダ時間検出
 3.製造機器動作データに基づく作業者熟否判断

Ⅵ.製造機器動作と良品・不良品解析
 1.製造機器情報分析
 2.機器動作モードと不良品発生判定
 3.動作監視コックピット
 4.熟練作業者と操作特徴

Ⅶ.IT活用による人材と業務マッチング
 1.人材能力の評価
 2.業務、企業が必要とする人材スペック
 3.人材と業務のマッチング方法

Ⅷ.人工知能利活用、ビッグデータ利活用の注意点
 1.たくさんのデータがあればビッグデータという訳ではない
 2.正しい学習を行わなければ人工知能も賢くならない
  例:セミプロセス製造業
    製造ライン
    工場の電力監視
    熟練作業者の人工知能化
    障害予測と的中率向上

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<修得知識>
1.ITを自業務に適用する際の勘所
2.ビッグデータ、IoT、人工知能(AI)の適用事例と効果
3.具体的なデータ分析手法と考え方

<講義概要>
 人工知能、IoT、ビッグデータなど新しいキーワードが次々と登場し、業務改善への適用可能性が期待されています。しかし、技術内容を修得しても具体的に「実際の業務にどのように落とし込むのかわからない」といった声も多く、経営陣の思いと現場感覚との想いが乖離してしまうと場面も散見されます。本講座では製造業を中心に、生産効率や製品品質向上に向け、最近のITを業務に適用するにあたって、誤解されている部分や本質的な有効性のポイントを解説します。更にはExcelを用いた実習を通して分析の本質的な意味の理解と、受講者の職場で容易にデータ利活用が可能であることを体感的に習得していただきます。


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