中西金属工業
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北海道大学 調和系工学研究室
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AI TOKYO LAB
大阪開催
AIエンジニア講座
ABOUT US
そんな老舗の製造業が今、壮大なチャレンジに挑んでいます。そのチャレンジとはAI、IoTをはじめとする
製造業ビジネスに活用できる未来の技術を自らが追求し、実装し、学びながら教育を実践。
そこで育った人財が日本のすべての製造業に向けて再教育を展開し、未来の技術を提案し、我々もまた学ぶ。
そんなエコシステムの形成です。
AI実装に必要なデータを我々製造業は豊富に保有しています。
その強みを生かした座学だけではない教育を実践し、多くのAI人財を輩出します。
老舗製造業である我々のチャレンジにご期待ください。
AIエンジニア講座を
おすすめする理由
あるいは使いこなすためには多くの知識を学ぶ必要があります。
しかしこのAIの学習を独学で行うと、「どこまで、何を学べばよいか」「壁にぶつかった時、誰に相談すればよいか」
といったことで、多くの時間を費やしてしまいがちです。
本講座のカリキュラムでは、これからAIを学ぼうとする方にとって、必要な情報を迷わず取捨選択でき、
かつ体系的に最速で学習することが可能です。
また、経験豊富な講師陣が、最短距離であなたをAI学習の高みへと引き上げてくれます。
AIエンジニア講座内容
AIの全般的な知識と技術により課題解決のため自らプログラムを作成する方法を学びます。
本講座はプログラミング演習を中心に、知識だけでなく作る力を身に付けることができます。

セミナー情報
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名称
AIエンジニア講座
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日時
2019年2月18日(月)
~3月5日(火)内、4日間
下記講座開催スケジュールをご参照ください -
会場
中西金属工業株式会社 北棟5F会議室
https://goo.gl/maps/vP2XE1hHVzQ2
http://www.nkc-j.co.jp/company/pdf/map.pdf -
参加費
プレ講座特別価格
250,000円(税別)
(通常 400,000円/税別) -
申し込み締め切り日
2019年2月12日(火)
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受講時間
合計24時間 (6時間×4日)
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定員
15名(先着順)
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講師
AI TOKYO LAB株式会社
チーフAIアーキテクト
小野 良太 博士(情報科学)
AI TOKYO LAB株式会社
シニアプロジェクトマネージャー
松井 宏樹 博士(情報科学)
- AIエンジニアに求められる資質とは?
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課題解決力・開発力
AI開発においてよく用いられる技術である「機械学習・数値分析」「自然言語処理」「画像認識」に関して、与えられたタスクに対してディープラーニングをはじめとする適切な手法を選択し、それを実行するプログラムを自ら開発することができる。
専門力・分析力
作成したAIにより得られた結果が妥当・十分な結果であるか評価を下すことができ、改善が必要な場合は行うべき施策を自ら考え、実施することができる。
伝達力・コミュニケーション力
顧客やマネージャー、同僚エンジニアなどに対し、AIに関し正しい用語を用いることで情報伝達を齟齬なく行い、意思決定に必要となるコミュニケーションを適切かつ円滑に行うことができる。
- 受講前提条件
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プログラミングの知識・経験がある方
(Pythonの経験がない方は事前に入門書等での学習を強く推奨いたします)文献やウェブで必要な情報や技術を調査・参照できる方
線形代数、微分、確率などの数学の基礎(推奨)
- 受講対象者
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AIを学びたいIT関連の他分野のエンジニアの方
プログラミングの知識があり、ビジネスにAIを活かせる人材になりたい方
不足するAI人材としてエンジニアのキャリアをステップアップさせたい方
社内の業務効率化・生産性向上へ寄与するエンジニア人材となりたい方
- 講座開催スケジュール
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- 第1回2月18日(月)
- 第2回2月21日(木)
- 第3回3月 4日(月)
- 第4回3月 5日(火)
10:00~17:00
休憩 1時間
全日を通じて
合計受講時間 24時間
- カリキュラム
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AI全般
AIの定義・特徴などAIを学ぶ上で前提となる知識を学ぶ。
また、必要となる数学について学び、Pythonを用いたプログラミング演習を行う。数値分析・機械学習
数値分析・機械学習の各種手法を、プログラミング演習を通して学ぶ。
機械学習概論/前処理/回帰モデル/分類モデル自然言語処理
自然言語処理の基礎技術、および単語や文章の特徴量の抽出と利用方法、また、自然言語処理を対象としたディープラーニングの事例を、プログラミング演習を通して学ぶ。
自然言語処理概論/形態素解析/特徴量抽出/文書分類画像認識・ディープラーニング
画像のパターン認識や、畳込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した画像認識をプログラミング演習を通して学ぶ。
画像認識概論/パターン認識/ディープラーニング概論/ニューラルネットワーク/CNN/転移学習AI実習
データに対して、AIを用いた解決策を考え、AI開発を実践する。
- 到達目標
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AI各分野(機械学習・自然言語処理・画像認識)について、課題と手法を正しく理解できる
AI各分野の課題解決のためのプログラムを作成できる
AIを必要とする課題に対して、目標設定、データの選択、手法選択、分析、プログラムの作成を実践できる
講師紹介

小野 良太 博士(情報科学)
ーAI TOKYO LAB株式会社
チーフAIアーキテクト
▼講師詳細情報
北海道大学博士後期課程修了(情報科学)。
主に最適化問題、マルチエージェントシミュレーション、情報推薦、観光情報について研究。
在学中に北海道大学川村教授らと共にAIベンチャーを設立し研究開発事業やイベント情報配信サービスの開発・運営に中心的に携わるなどAIブームの到来前から自然言語処理や最適化等の技術をアカデミック、ビジネス両者において取り組む。
博士号取得後はベンチャーを続けながら北海道科学大学や北海道情報大学の非常勤講師を兼任し、情報処理や観光情報に関する講義を担当。
自身のAIノウハウをより現場に近いところで活かしたいとの思いでAI TOKYO LABに入社。
現在は、チーフAIアーキテクトとして、新規プロジェクトの研究開発及びAI人材育成講座講師などを担当。

松井 宏樹 博士(情報科学)
-AI TOKYO LAB株式会社
シニアプロジェクトマネージャー
▼講師詳細情報
北陸先端科学技術大学院大学 博士後期課程修了(情報科学)。
マルチエージェントモデル社会シミュレーションにより、個々の行動が社会に及ぼす影響を研究。
産業技術総合研究所にて災害時における交通シミュレーションの研究を担当した後、金融市場における 分析とデータ配信、医療検査装置・介護ロボットの研究開発に、複数のスタートアップ企業にてAI・ITの専門家として研究開発・企画営業の両面に参加。
AIのスペシャリストの一員として、新たなAIソリューション提供を行うべく、AI TOKYO LABに入社。
現在は、営業部長として高度専門知識を用いてお客様満足の高い、コンサルティング、ソリューション提案を行う。合わせて、ビジネス・技術双方の観点からのAIセミナー講師も担う。
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