セミナー
オンデマンド講座!9/30まで視聴可能!
産業機器における
AIモデル精度向上のためのライフサイクル管理とデータ活用
~AIモデルの再学習から識別精度の向上、データ基盤の生成システムまで~
開催主旨
ここ数年、産業機器にAI(Machine Learning)を実装することで品質管理や故障予測などに役立てる取り組みが増えています。ところが、AIモデルを使用する環境は常に変化しており、適切に管理しないと性能が低下したり誤った結果を出力したりする可能性が増大します。ゆえに、AIモデルを常に最新の状態に保つために管理と再学習が必須となります。また、産業機器から得られるデータは「工場DX」につながる貴重な資源であり、これらを有効活用するためにはデータ基盤の構築と分析が求められます。
本セミナーでは、産業機器とAIの組み合わせのメリットと課題、産業機器とAIを活用した製造業の事例を解説。併せて、AIモデルの管理と再学習を効率的に行うための最新の手法「MLOps(機械学習運用)」も紹介します。MLOpsは、データサイエンティスト、エンジニア、運用担当者が協力してAIモデルを開発・運用するための仕組みです。
産業機器とAIの組み合わせは、製造現場の高効率化・高品質化、さらには自動化に寄与します。本セミナーを通じてDXを加速させるAIモデルの管理とデータ活用の実践方法を学びましょう。
本セミナーは、産業機器の製造事業者や使用事業者、AIを業務に活用したい経営者や管理職、AIの研究者やデータサイエンティストなど幅広い方にお勧めの内容となっております。
なお、本講座は2024年2月29日に開催・収録した内容となっております。計3時間40分の内容となっております。。
【受講対象】
■各種産業機器・生産設備の開発担当
■産業機器を使用する製造事業者
■AIを業務に活用したい経営者や管理職
■AI研究者
■データサイエンティスト
概要
視聴期限 | 2024年 9月 30日(月) |
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受講料 | 11,000円(テキスト代、録画視聴、税込、1名分) ※録画視聴は、URLを把握されている申込者のみがアクセスできるYouTube限定公開にてご視聴いただきます。 |
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 セミナー係 TEL : 06-6946-3382 FAX : 06-6946-3389 E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp |
講師
プログラム
1.はじめに:産業機器とAIの組み合わせの意義と課題 |
1-1 産業機器とAIがもたらすDXへの貢献 1-2 AIモデルを使用する際の注意点と課題 1-3 現場の産業機器とAIモデルを連携させるためのポイント 1-4 データサイエンティストの必要性と役割 |
2.事例紹介:産業機器とAIを活用した製造業の事例 |
2-1 3DCADで時短学習する産業用ロボット 2-2 侵入検知・事故防止 2-3 薬錠剤の外観検査 2-4 ワクチン液体の異物検知 2-5 製造条件のスコアリングで検査を効率化 |
3.解説:MLOpsと産業機器の運用のためのAIモデルライフサイクル管理 |
3-1 MLOpsの基本的な概念と考え方 3-2 MLOpsのフレームワーク紹介 3-3 AIモデルのライフサイクル管理と、AIを組み込んだ産業機器の運用の考え方 3-4 産業機器の運用を前提としたAIのライフサイクル管理システム事例:エラーフィックスAI(機械学習のライフサイクル管理ではなく、運用ライフサイクル管理) |
4.実践:AIモデルの再学習とデータ活用のコツ |
4-1 精度向上だけに使うのはもったいない!収集した再学習データの活用とは 4-2 運用ログ・データから生成するデータ基盤の構築方法 4-3 運用ログ・データの遠隔管理・可視化・保守活用の方法 4-4 AIモデルの再学習機能の実装と利用方法 4-5 現場データを使用したAI学習コストの低減方法 4-6 AI・センサデータを収集しデータ基盤を生成するシステム:エーアイ・スターター |
5.まとめ:産業機器とAIで製造業を変革する! |
5-1 セミナーの要約と復習、理解の確認 5-2 産業機器とAIの組み合わせで事業の選択肢(DX)を生み出す方法 5-3 製造業のデータ活用のサービス化事例 |
【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) |