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

4.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
●Pythonプログラミングの基礎を有している


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。
Ｑ043V、Ｑ033V、Ｑ0471、Ｑ0521

≪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