ものづくりのためのAI入門講座　基礎編・実践編

製造業技術者に必要なAI知識を学ぶならこの講座！

本講座は、AI（人工知能）の幅広い応用範囲のなかでも製造業を対象とし、ものづくりの現場の生産システム制御、異常検知、予知保全を目的としたAI活用法が学べる内容です。 一般的な人工知能の概要および、製造業での生産管理・制御・検知・保全におけるAI活用の概要を解説します。

1.基礎編

人工知能の技術をものづくりに応用するための基礎的概要について解説します。

第1週では，人工知能とはどのようなものか，歴史，定義，利用分野についての概要並びに人工知能，機械学習（マシンラーニング），深層学習（ディープラーニング）の関係について解説します。
第2週では，機械学習の学習方法である「教師あり学習」や「教師なし学習」，「半教師あり学習」や「強化学習」の用途や活用方法の違いについて学習します。
第3週では，人の脳神経回路網の働きを知り，それを模した機械学習の手法であるニューラルネットワークについて学習します。
第4週では，機械学習のひとつの手法である深層学習（ディープラーニング）の概要について学習します。

2.実践編

ものづくりにおけるAI の活用について事例を通して学習します。

第1週では「予測を行う」事例として，製品の需要予測を実現するために階層型ニューラルネットワークや帰還路をもち時系列で前後の情報を扱うことができるリカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network，RNN：再帰型ニューラルネットワーク）を活用した手法を学習します。
第2週では「分類を行う」事例として，画像認識による部品の分類を実現するために畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network，CNN）を活用した手法を学習します。
第3週では「異常を見つける」事例として，印刷の座標位置から異常を検出するために回帰分析，クラスタリングを活用した手法を学びます。
第4週では「行動を学ぶ」事例として，自動制御に応用できる「迷路の探索経路の最適化」を実現するために強化学習を活用した手法を学びます。