製造業に特化したデータサイエンティストを養成

現場で必要な課題に焦点を当て取り組む唯一無二のプログラム

異常検知

需要予測

画像分類

外観検査

製造業特化型
データサイエンス集中コース

一般的なデータサイエンス養成コースでは、幅広い内容を学ぶことができる一方、各業界固有の問題に特化して学ぶことはできません。

機械学習のアルゴリズムひとつをとっても、機材の消耗に合わせて臨機応変に対応できるメンテナンスフリーなアルゴリズムなど、製造業ならではの問題が存在しています。

本コースは多変量解析、画像処理、時系列解析、最適化といった製造業の現場で本当に必要とされる領域に絞って集中的に学べるコースです。

また、本コースは平日の夜に実施するため、終業後に参加することができます。

取得可能なスキル

現場の問題を定式化して
コンピュータに解かせる力

在庫の最適化や人員計画のスケジューリングなど、現場にある問題をいかにして、コンピュータに解かせるための定式化を行えるかを考えられるようになります。 詳細な数学も大切ですが、本コースでは「現場で使える」を優先したカリキュラムを用意しています。

幅広い領域に関する
知見を習得

「AI」と一言で表しても、多変量解析や画像処理、時系列解析など様々な領域を含んでいます。本コースでは、製造業で必要となる領域をピックアップしているため、本当に必要な知識を効率よく幅広く習得することができます。

クラウドを含めたIoTまで考慮した
システム構築力

工場内の製造機器のデータをネットワーク経由で取得・分析し、故障予知や品質管理を実現すれば、企業にとって大きなメリットが生まれます。その一方で、AIだけでなくクラウドを含めたIoTまでを考慮した知見を得るためには幅広い知識と経験が必要となります。本コースでは、このシステム構築にも重きを置いています。

企画・運営メンバー

吉崎 亮介

株式会社キカガク 代表取締役社長
東京大学 非常勤講師

カリキュラム制作および講師運営担当。
舞鶴高専にて画像処理およびロボットの研究、京都大学大学院にて製造業向けの機械学習を用いた製造工程最適化の研究に従事。 ITベンチャーを経て、2017年1月に株式会社キカガクを設立。 ビジネスの現場で使えるAIを目指し、企業向けの教育やコンサルティングを行う。 現在は東京大学でも非常勤講師として教鞭を執る。

金井 恭秀

株式会社テービーテック
代表取締役社長

プロジェクト制作担当。
大手自動車メーカーやそのグループ会社において業務改善やシステムコンサルタントとしての実績多数。 現在はその知見を活かして、IoTプロジェクトの指揮をとる。 トヨタ生産方式を中心とした製造業の知見を持つIoT、AIシステム会社代表として、次世代のモノづくりを支援する。

中林 紀彦

SOMPOホールディングス株式会社
チーフ・データサイエンティスト

企画アドバイザーおよびメンター担当。
重要な経営資源である”データ”をグループ横断で活用するための戦略を構築し実行する役割を担う。また、筑波大学大学院の客員准教授として企業の即戦力となる人材育成にも従事する。2017年からはデータサイエンティスト協会の理事として、事業会社へのデータサイエンス普及にも尽力する。

40分

イントロダクション

・人工知能 機械学習 ディープラーニングとは

・機械学習に必要な数学

・機械学習の3大トピック

・内挿と外挿

50分

微分

・微分は「何」に使えるのか?

・導関数を求めよう

・微分の公式

・偏微分

40分

単回帰分析(数学)

・「モデル」を決める

・「評価関数」を決める

・評価関数を「最小化」する

70分

Python入門

・プログラミングの環境構築

・変数

・基本構文

・複数の変数を扱う

・制御構文

・関数

40分

単回帰分析(実装)

・Numpyの数値計算

・Pandasによるデータベース操作

・Matplotlibでグラフの描画

・実データに対する単回帰分析の実装

60分

線形代数

・スカラー・ベクトル・行列

・行列の演算

・サイズ感

・転置・単位行列・逆行列

・ベクトルで微分

50分

重回帰分析(数学)

・「モデル」を求める

・「評価関数」を決める

・評価関数を「最小化」する

70分

重回帰分析(実装)

・行列演算の基礎

・パラメータの導出

・実データで演習

30分

統計

・主な統計量

・正規分布と3σ法

・スケーリング

30分

外れ値を考慮した実装

・外れ値除去

・モデル構築

・スケーリングとパラメータの確認

15分

ビジネス活用

・現場で機械学習を導入できる人材とは

第 1 回

AI とは

・AI・機械学習・ディープラーニングとは

・学習と推論

・機械学習の導入事例

・機械学習プロジェクトに必要な人材

・AI プロジェクトのフロー

・AI システムの開発フロー

第 2 回

データ解析の環境構築と基礎

・Google Colaboratory

・Python の基礎

・Pandas の基礎

・Matplotlib の基礎

・scikit-learn の基礎

第 3 回

機械学習の一連の流れ

・scikit-learn 入門

  ・データセットの準備

  ・重回帰分析で学習、評価

  ・データの前処理

  ・パイプライン化

・過学習を抑制する回帰手法

  ・Ridge 回帰

  ・Lasso 回帰

・相関関係と多重共線性

・代表的な前処理方法

  ・欠損値補完 / 除去

  ・カテゴリカル変数の取り扱い

    ・Label Encoding

    ・One-Hot Encoding

第 4 回

回帰の手法と前処理

・代表的な回帰の手法

  ・サポートベクターマシン

  ・決定木

  ・ランダムフォレスト

  ・ニューラルネットワーク

・演習課題(回帰)

  ・車の価格予測

第 5 回

ハイパーパラメータのチューニングと分類の代表的手法

・ハイパーパラメータのチューニング

  ・手動でチューニング

  ・グリッドサーチ(Grid Search)

  ・ランダムサーチ(Random Search)

  ・ベイズ最適化(Bayesian Optimization)

・代表的な分類の手法

  ・サポートベクターマシン

  ・ロジスティック回帰

  ・ニューラルネットワーク

  ・ランダムフォレスト

  ・XGBoost

  ・LightGBM

  ・k-近傍法

・教師なし学習

  ・主成分分析

  ・k-means

第 6 回

学習済みモデルの評価方法

・分類モデルの評価指標

  ・Accuracy (正解率)

  ・Precision(適合率)

  ・Recall(検出率)

  ・F 値

  ・ROC 曲線と AUC

・不均衡データへのアプローチ

  ・閾値を調整する

  ・重みを調整する

  ・SMOTE を用いて OverSampling

第 7 回

テーブルデータ演習 Day_1

・機械学習基礎総復習

  ・自動車のテストシステムの速度を最適化する

第 8 回

テーブルデータ演習 Day_2

・機械学習基礎総復習

  ・自動車のテストシステムの速度を最適化する

第 9 回

テーブルデータ演習 Day_3

・機械学習基礎総復習

  ・自動車のテストシステムを最適化する

第 10 回

テーブルデータ演習 Day_4

・機械学習基礎総復習

  ・自動車のテストシステムを最適化する

第 11 回

ディープラーニングの基礎

・ニューラルネットワークとは

・ニューラルネットワークの計算

  ・線形変換

  ・非線形変換(活性化関数)

    ・シグモイド関数

    ・ReLU 関数

・ニューラルネットワークの学習

  ・損失関数

    ・平均二乗誤差(Mean Aquared Error)

    ・交差エントロピー(Cross Entropy)

  ・勾配降下法

  ・ミニバッチ学習

  ・誤差逆伝播法

第 12 回

TensorFlow 入門(回帰・分類)

・TensorFlow とは

・分類問題

  ・ワインのクラス分類

・学習済みモデルの保存

・学習済みモデルで推論

・回帰問題

  ・家賃の予測

・演習課題

第 13 回

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

・画像処理ライブラリ

  ・OpenCV

  ・Pillow

・画像処理の基礎

  ・エッジ検出

  ・平滑化

・畳み込みニューラルネットワークの定義と学習

  ・手書き数字(MNIST)を分類

  ・Sequential API

  ・Functional API

第 14 回

演習課題(一般画像分類)

・犬と猫の分類問題

  ・犬猫分類モデルの構築

第 15 回

転移学習とファインチューニング

・転移学習とは

・ファインチューニングとは

・学習済みモデルを用いたモデル構築

  ・VGG16

  ・Google Net

  ・ResNet

  ・MobileNet

第 16 回

CNN の精度向上テクニック

・Data Augumentation

・最適化手法

  ・SGD

  ・Momentum

  ・RMSprop

  ・Adagrad

  ・Adam

・正則化

・アンサンブル学習

第 17 回

物体検出(Object Detection)

・物体検出とは

  ・物体検出と画像分類の違い

・物体検出の流れ

  ・IoU

  ・Non-Max Suppression

・代表的なモデル

  ・Faster R-CNN

  ・YOLO

  ・SSD

  ・CenterNet

・代表的な手法で実装

  ・YOLOv3

第 18 回

生成モデル(Generative Model)

・工業製品の異常検知

・異常検知モデルの学習方法

  ・正常データのみで学習

・代表的なモデル

  ・AutoEncoder

  ・VAE(Variational AutoEncoder)

  ・ALOCC(Adversarially Learned One-Class Classifier)

第 19 回

セマンティックセグメンテーション

・セマンティックセグメンテーションとは

・データセットの作成方法

・基本モデルの構造の紹介

・モデルの評価方法

・代表的なモデル

  ・FCN(Fully Convolutional Networks)

  ・U-Net

第 20 回

演習課題(画像認識演習)Day_1

・データセット詳細

・画像分類

・異常検知

第 21 回

演習課題(画像認識演習)Day_2

・データセット詳細

・画僧分類

・異常検知

第 22 回

演習課題(画像認識演習)Day_3

・データセット詳細

・画像分類

・異常検知

第 23 回

演習課題(画像認識演習)Day_4

・データセット詳細

・画像分類

・異常検知

第 24 回

リカレントニューラルネットワーク(RNN)

・リカレントニューラルネットワークの基礎

・時系列解析(回帰)

・代表的なモデル

  ・LSTM(Long-Short Term Memory)

・演習課題

  ・時系列データに CNN でアプローチ

計 25 回

時系列データの異常検知

・製造業の時系列データ

  ・センサーデータ

・異常の種類

  ・外れ値除去

  ・変化点検値

  ・異常部位検知

・外れ値検知

  ・3 σ 法

  ・ホテリング理論

  ・One Class SVM

  ・k-近傍法

第 26 回

時系列データの異常検知

・異常部位検知

・変化点検知

・その他の時系列処理

  ・差分

  ・変化率

  ・移動平均

  ・対数変換

  ・自己相関

第 27 回

時系列データ演習

第 28 回

時系列データ演習

第 29 回

時系列データ演習

第 30 回

時系列データ演習

第 31 回

エッジデバイスの使用方法とエディタの紹介

・Raspberry Pi とは

・Raspberry Pi の各種設定

  ・IP アドレスの固定

  ・システムアップデート

  ・必要モジュールのインストール

  ・Python 3 関連

・Visual Studio Code(VSCode)

  ・インストール

  ・環境構築

  ・Remote Development で SSH 接続

第 32 回

デプロイの基礎

  ・Web の基礎知識

  ・Web アプリケーション

・Flask を用いた WebAPI の作成

  ・Flask の基礎

  ・Web サーバーの立ち上げ

  ・Web サーバーで推論処理

計 8 回

PBL (Project Based Learning)

・ロングターム(画像解析)

計 8 回

PBL (Project Based Learning)

・ロングターム(画像解析)

運営会社

運営全般
カリキュラム監修

製造業に強い会社を掲げるテービーテックは、愛知県豊田市に本社を置き、トヨタ生産方式などモノづくりノウハウを熟知。大手自動車メーカーなどの基幹システム構築からIoTやAI、業務改善支援まで幅広く製造業支援に携わっています。

カリキュラムの作成
講義・プロジェクト担当

キカガクは、感動する学びを世界に届けることをミッションとし、カリキュラムだけではなく、受講生との向き合い方や場の作り方、モチベーションの保ち方までを考えてセミナーに取り組んでいます。




新講座開講予定

※詳しくは、お問い合わせください。

東京開催 第2期
2020年 8月10日(月)開始
豊田開催 第4期
2020年 8月18日(火)開始

受講料金

お申込みいただいた方には、事前学習動画をお配りしております。

お問い合わせはこちら

通常プラン

受講内容 事前学習 + 講義 + プロジェクト
料金 720,000 円 / 名(税別)

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その他のコース

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FAQ

補講の開催は予定していませんので、できる限りの出席をお願いいたします。
可能です。申込時にお申し付けください。
本コースではPCの貸し出しをおこなっておりません。誠に恐縮ですが、ご自身のPCの持参をお願いいたします。
恐れ入りますが、弊社へのご入金は、銀行振込明細をもってその証明としておりますため、領収書の発行は基本的には行わない事となっております。
もし手続きの関係上必要でございましたら連絡いただければ発行しますので、お知らせください。
プログラミング未経験者を対象とした予習動画を配布しています。 予習動画の範囲を学習していただければ未経験の方でも受講は十分に可能となっております。
もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。