1.AIシステムの概要と特徴
（１）AIシステムの概要
イ.製造業におけるAIシステムの利活用と想定されるシステム構成
（２）AIモデルの概要
イ.タスクに適したAIモデルの選定
（３）機械学習の概要
（４）最適なAIモデル構築と性能の維持
イ.最適なAIモデル構築のためのフロー
ロ.AIモデルの陳腐化と性能維持・改善方法
（５）機械学習を利用したAIモデルの構築実習

2.AIシステムの企画・開発・運用
（１）一般的なITシステムにおける企画・開発・運用の流れ
（２）AIシステムならではの課題
（３）AIシステムの開発と運用
イ.企画（目的と状況からAI適用の判断と素案の作成）
ロ.PoC（AIで実現できる性能とリスクの確認）
ハ.開発（AIシステムの開発）
ニ.運用（継続的モニタリングと必要に応じた追加学習）

3.AutoML/MLOpsによる開発・運用の効率化・効果向上
（１）AutoML/MLOpsの概要と利点
（２）AutoML/MLOpsツールの導入と活用方法

4.AutoML/MLOpsを活用したAIシステムの構築・運用実習
（１）企画
イ.実習内で構築するAIシステムの概要説明
（２）PoC
イ.データの確認
ロ.モデルの構築
ハ.モデルの学習とハイパーパラメータチューニング
二.モデルの性能評価
ホ.モデルの管理（実験管理）
（３）開発
イ．推論システムの構築
ロ．システムの性能評価
（４）運用
イ.システムのモニタリング
ロ.モデルの陳腐化による追加学習
実習概要:画像による異常検知システムを例にMLOps/AutoMLについて習得します。
【前提知識】
●AI・機械学習の基礎を理解している
→モデル、性能評価、学習データ、誤差関数などのAI・機械学習に関する基本的な用語を知っている
(用語を聞いて何を意味しているのかが理解できるレベルを想定)
●Pythonプログラミングの基礎を有している
→TensorFlow,Keras,Pytorch,scikit-learnなどのいずれかのAI・機械学習に関するフレームワークに触れたことがある
(サンプルプログラムの動作確認をしたことがあるレベルを想定)

上記に不安のある場合は事前に以下のいずれかのコースの受講を推奨します。
V043V、V033V、V0391、V0471、V0521

≪担当予定講師≫
CDLE 講師チーム
※CDLEは、日本ディープラーニング協会が実施するG検定・E資格の合格者で構成される日本最大級AIコミュニティです