カリキュラムシート
分類番号 A404-023-A
| 訓練分野 | 電気・電子系 |
|---|---|
| 訓練コース | ＡＩによる一般データ分類システムの構築 |
| 訓練対象者 | システム開発・設計に従事する技能・技術者等であって、指導的・中核的な役割を担う者又はその候補者 |
| 訓練目標 | 信号処理設計の生産性の向上をめざして、効率化、適正化、最適化（改善）に向けたディープラーニングによるプログラミング実習を通して、ＡＩによるセンサデータ等の一般データ分類システムの構築技術を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） | うち実習・ まとめ（H） |
|---|---|---|---|
| １．コース概要及び留意事項 | （１）訓練の目的 （２）専門的能力の確認 （３）安全上の留意事項 |
0.5 | |
| ２．センサシステムの概要 | （１）各種センサとインターフェースの概要 （２）センサシステム・測定器の原理と構成 （３）センサシステム・測定器の出力信号とデータ取得方法 |
1 | 1 |
| ３．データの前処理 | （１）データ収集 （２）データフォーマット変換 （３）ノイズ除去処理 （４）データ正規化処理 （５）データの可視化 |
5 | 3 |
| ４．ディープラーニングの設計・構築・評価実習 | （１）一般データ分類ニューラルネットワークの設計・構築 （２）ディープラーニング （３）各データに対する推定結果の評価 （４）モデルの推定精度の評価 |
6 | 5 |
| ５．精度を上げるためのテクニック | （１）教師データが少ない場合の対処法 （２）他入力ニューラルネットワークの導入 （３）ハイパーパラメータの最適化 |
5 | 3 |
| ６．まとめ | （１）実習の全体的な講評及び確認・評価 |
0.5 | 0.5 |
| 訓練時間合計 | 18 | 12.5 |
| 使用器具等 | パソコン，ディープラーニングフレームワーク、ＧＰＵ、センサ、測定器等，電源 |
|---|---|
| 養成する能力 | 生産性の向上を実現できる能力 |
| 改訂日 | 2021.08 |