Course
PBL パッケージ_製造業特化型
対象者
・製造業に特化した機械学習やデータサイエンスを学習したい方 ・単なる知識だけでなく、実務を想定した内容を学びたい方 ・製造業の現場に機械学習やデータサイエンスを活かしたい方
Value
研修の特徴
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。
Goal
研修の到達点
・製造業の現場で必要とされるデータサイエンス・機械学習が理解できている状態 ・現場の実課題へ応用できる知識とスキルが身についている状態 ・データサイエンス・機械学習において専門家とやり取りできる状態
Time Schedule
スケジュール
前半 3ヶ月間（インプット期間）
| 1~3 ヶ月 | ▪イントロダクション ▪データ解析の基礎 ▪代表的な回帰の手法と前処理 ▪ハイパーパラメーターのチューニングと分類の代表的手法 ▪モデルの評価方法 ▪テーブルデータ演習 ▪ニューラルネットワークの基礎 ▪ニューラルネットワーク実装（回帰・分類） ▪畳み込みニューラルネットワーク（CNN） ▪画像処理演習 ▪前処理とファインチューニング ▪CNN の精度を向上させるテクニック ▪物体検出（Object Detection） ▪Object Detection API ▪アノテーション ▪物体検出（YoLo V3） ▪セマンティックセグメンテーション ▪画像認識演習 ▪生成モデルによる異常検知 ▪異常検知演習 ▪時系列解析の基礎 ▪時系列解析（回帰） ▪LSTM を用いた時系列解析 ▪異常検知（Anomaly Detection） ▪異常検知（ローカルレベルモデル） ▪異常検知（LSTM） |
後半 3 ヶ月間（課題解決型研修期間）
| 4~6ヶ月 | ▪ PBL（Project Based Learning） ショートターム ・【ショート・ターム PBL 実装例】 EDA ・【ショート・ターム PBL 実装例】 時系列データ解析 ▪PBL (Project Based Learning)自走期間・発表 |
Loading...
