企業向けエッジAI教育

先端技術に対応できる人材の育成をサポートします。

目まぐるしく移り変わる先進技術に対応できる人材を育てることによって他社より一歩リードしませんか?
日本システム開発株式会社では、Raspberry Piを使用した画像認識AIについて顔認証をテーマに学べる教材をご用意しています。

なぜ“エッジAI”なのか

DX,Society5.0等で注目されているAI技術について、必要とは認識していても、手のつけ方が分からないという声をよく耳にします。

その背景としては、従来のビジネスではどうしても「案件ベース」「製品ベース」でことを起こすことが多いため、市場でニーズが発生しないと着手しづらいという状況があります。

しかしながら、2019年に経済産業省が発表した調査報告書「IT人材需給に関する調査」では、2030年には先端IT人材が約55万人不足し、従来型IT人材は約10万人余るとの予測が出ています。これまで通り「案件ベース」「製品ベース」で人材を育成していくと、ニーズに応えられる期間はあっという間に過ぎてしまいます。

ガートナーが2020年に発表した先進テクノロジのハイプ・サイクルでは、エッジを取り巻く環境が黎明期から「過度な期待」のピーク期に集中しています。

これからの市場ニーズとしてエッジ関連の技術が注目されており、AIの中でもまだ成熟されていない「エッジAI 」技術は手をつけているエンジニアが少ないため、将来的な期待値は大きいと考えています。

とはいえ、知見やノウハウが0の状態でエッジAI開発に取り組むのはハードルが高いため、今のうちに少人数でも知識を所有するメンバを作っておくと、将来的に急激にニーズが高まってきても企業として対応がしやすくなるのではないかと考えます。

新しい技術に取り組むことは必ずしも成功するとは限りませんが、その技術に対してイニシアチブを握ることができます。とはいえ「何をしたらいいか分からない」「自分たちにできるのか」と諦めそうになっている方々もいると思います。そのような方々を支援し背中を押すことが私たちのミッションだと考えています。ぜひ有効にご活用いただければ幸いです。

学べるポイント

以下が日本システム開発株式会社のエッジAI教育で学べるポイントです。

深層学習・画像認識における基本的な知識から、
エッジでAIモデル推論を行う技術まで、
幅広い知識をカバーしています。

教育効果

本教材は「テキスト学習」、「理解度テスト」、「演習課題」の3ステップで学習した知識の定着や理解度を確認します。

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また、現役のエンジニアが開発の中で培った知識や失敗談をノウハウとして教材に反映しています。

ただ学習するだけでは学べない、現場で生きる知識を学ぶことで、
品質の高いAIモデル作成能力の養成効果が期待できます。

活用シーン

下記のようなシーンでご活用いただけます。

一般社員向けセミナー

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新人研修

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新人研修で基礎教育を行っている場合は、+αで先端技術教育の導入がおすすめです。
そうすることで、AI人材やIoT人材などの“先端技術に対応できる人材”の育成が実現できます。

カリキュラム

企業様向けに下記のような学習カリキュラムをご用意しております。

エッジAI概要

 ■ AIとは
 ■ エッジAIとは
 ■ エッジAI開発の流れ

エッジAI基礎知識

 ■ 深層学習の仕組み
 ■ 過学習対策について
 ■ CNNの仕組み
 ■ 転移学習・ファインチューニング
 ■ エッジAIが得意とする課題

ディープラーニング

 ■ よく使われるフレームワーク紹介と使い方

学習環境

 ■ ローカル環境構築(Python仮想環境)
 ■ クラウド環境利用(GoogleColaboratory)
  ※主にGoogleColaboratoryを使った学習環境を構築

小テスト

訓練用データ準備

 ■ データ準備の流れ
 ■ データ収集
 ■ 画像における前処理
 ■ アノテーション手法
 ■ 訓練データの分割
 ■ データセットの品質を高めるテクニック

モデル構築・訓練

 ■ OSSモデルの活用
 ■ モデル構築・推論の仕方
 ■ ハイパパラメータの最適化について
 ■ 訓練の仕方におけるテクニック

モデル検証、評価

 ■ モデルの検証と選定
 ■ モデルの評価指標
 ■ モデルの評価
 ■ 推論精度向上におけるテクニック

チューニング

 ■ 高速化手法について
 ■ 枝刈り
 ■ 蒸留
 ■ 量子化
 ■ その他高速化手法
 ■ チューニング後評価と注意点

小テスト

総合演習

 ■顔認証の流れを理解いただく演習課題
 ■まとめ

受講者の声

エッジAIの知識として学べることはあったか?

一般的な知識解説の中に、具体的な活用例があったのが良かった。

エッジAIならではのモデル変換や評価の考え方が興味深かった。
配布いただいたテキストに無いスライドが100以上あったため量子化の効果は わかりやすかった。
学術的な理論だけでなく、コードも紹介頂けたことで、フレームワークの 利用イメージも伝わったのが特に良かった。
人物のアイコン素材 その3

一般的な知識解説の中に、具体的な活用例があったのが良かった。

エッジAIならではのモデル変換や評価の考え方が興味深かった。

人物のアイコン素材 その3
人物のアイコン素材 その3

配布いただいたテキストに無いスライドが100以上あったため量子化の効果は
わかりやすかった。

学術的な理論だけでなく、コードも紹介頂けたことで、フレームワークの
利用イメージも伝わったのが特に良かった。

人物のアイコン素材 その3

※2021年9月4日に実施した「エッジAIエンジニア教育オンラインプレセミナー」で行ったアンケート結果を一部抜粋したものです。
その他アンケート結果詳細についてはこちら

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