セミナー

ライブ配信&後日の録画視聴も可能!
DIY感覚で現場適用に取り組む!

生産革新のためのエッジAIコンピューティング入門

開催主旨

 ここ数年、エッジAIコンピューティングの導入が進展しています。ある調査レポートによると、2022年度の国内エッジAI分野の製品・サービス市場は約120 億円となり、2026年度まで年率41.3%増で拡大し、2026年度には431億円規模に拡大するとされています。データの送信が最小限であるためセキュリティリスクが小さい、通信ネットワークや大規模なハードウエアなどが不要であるためローコストで実装可能、通信遅延が発生しないため即応性に優れる、といった利点からエッジAIカメラを中心にモノづくり分野での活用が始まっています。生産ラインにおけるエッジAIによる最適制御などFA分野でも、その活用が広がっています。
 ただし、その導入には実装するハードウエアや利用するネットワーク、収集データの管理システムなど幅広い知識が求められます。そこで企画したのが本講座であり、講師による導入事例などを通じて、エッジAIカメラの導入ノウハウを具体的に解説します。エッジAIカメラの詳細解説や要素技術である軽量AIの学習と実装を体験いただき、導入にかかる勘所を学びます。そして、「DIY感覚」で自社の現場に適用する手法を掴みます。
 エッジAIコンピューティングの実務での活用を検討されている方はもちろん、現場への技術・ソリューション選定の担当者、生産現場の効率化やコスト削減につなげたい方に最適な内容となっています。本講座で学んだ知見を生かして自社の生産革新につなげましょう!

【本講座で学べること】
■ブラウザで動作する軽量AIの実装、画像認識(※詳しくはこちらをクリック
■ブラウザで動作する軽量AIの実装、AIモデル作成(※詳しくはこちらをクリック)
【本講座の実践例】
■AI非接触の受付・案内サイネージ(※詳しくはこちらをクリック
■QRでコマンド操作、人を見失うと自動で探す(※詳しくはこちらをクリック
■エッジデバイス経由でロボット操作(※詳しくはこちらをクリック
■AI認識を組み合わせたロボット遠隔制御(※詳しくはこちらをクリック
■ブラウザのみでの3DアバターAI制御(※詳しくはこちらをクリック
■AIによる画像認識を使用した、メニューシステム(※詳しくはこちらをクリック

ご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。

概要

日時 2024年 11月 8日(金)15:00~17:00


※セミナ当日の12:00まで申込受付

※録画視聴は講座終了後2週間にわたりご視聴いただけます。

会場

ライブ配信(ZOOM)&録画参加

受講料

19,800円(テキスト、後日の録画視聴、税込、1名分)

※同日10:00~12:00開催の「メタバース」セミナーと同時にお申込みされると、2講座で計33,000円(税込)の受講料で参加できます。

※振込手数料は貴社でご負担願います。講座実施後のご入金にも対応しております。

主催 日刊工業新聞社
問い合わせ先 日刊工業新聞社
西日本支社 総合事業本部部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

井本 直正 氏

会場アクセス


セミナー会場案内図

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プログラム

1.エッジAIコンピューティングの基礎

1-1 エッジAIコンピューティングとは
①エッジAIコンピューティングが求められる背景/②コンピュータの歴史から見たエッジAIコンピューティング/③エッジAIコンピューティングで実現する世界
1-2 ネットワークとエッジAIコンピューティング
①ローカルネットワークとエッジAIコンピューティング/②インターネットとエッジAIコンピューティング/③IoTとエッジAIコンピューティング
1-3 5GとエッジAIコンピューティング
①5Gのキーテクノロジー「MEC」とは/②ローカル5GとエッジAIコンピューティング/③エッジAIコンピューティングのない5Gの課題
1-4 エッジAIコンピューティングの課題
①複数の技術(エッジデバイスや通信など、複数技術への知見が必要)/②様々な費用(機材数や、利用時にかかる通信費など、様々な費用の積上が必要)/③運用の考慮(保守・メンテナンスなど、導入後の運用の考慮が必要)

2.エッジAIカメラの詳細解説

2-1 低価格で調達可能なエッジAIカメラ
①エッジAIカメラの特徴/②ネットワーク機能/③スペックと価格など

2-2 エッジAIカメラの機能
①ハードウエア構成/②実装するOS/③PCなど外部機器との連携

2-3 エッジAIカメラでできること
①AIアプリケーション/②Jupyter Notebookを用いた各種設定/③Linuxコマンド制御

3.軽量AIの実装方法(講師によるデモのみ)

3-1 軽量AIとは
①要素技術(深層学習を使用したAIを、マイコンやブラウザなどの小メモリ環境や専用GPUが存在しない環境でも動作させることができる技術)/②軽量AIの特徴(画像から、物体検知や人物の姿勢推定などの複雑な判断が可能)/③軽量AIの動作環境

3-2 ブラウザで動作する軽量AIの実装【講師によるデモのみ】
①【画像認識】のワークショップでは、「TensorFlow.js」や「COCO-SSD」を活用した人や動物など20クラスを検知できる『物体検知』システムの構築をハンズオンで学んでいただきます(詳しくはこちらをクリック
②【AIモデル作成】のワークショップでは、学習データ収集と学習モデルの作成、推論(認識)の実行を、ハンズオンで学んでいただきます(詳しくはこちらをクリック

3-3 ブラウザで動作する軽量AIを使用した事例
①施設案内/②遠隔でのロボット操作/③アバター(3Dオブジェクト)制御

3-4 製造現場でのエッジAIカメラ・軽量AIの活用例
①簡易な物体検出/②教育を目的とした姿勢検出・解析

4.質疑応答
  【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】
※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)

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