Motor monitored through Event Stream Processing

実践!AI実用化トレーニング

~リアルなIoT機器と対話し、Artificial Intelligence of Thingsを学ぶ~

AI活用が、研究開発やPoC段階に留まりビジネスへの適用が進んでいない企業に向けた実践的なトレーニングです。デジタルトランスフォーメーション(DX)のための「AI実用化」を促進するため、その要である「アナリティクス・ライフサイクル」を体系的に体験しながら学ぶことができます。

DX推進の課題

Technology

  • モデリングツール、AI/機械学習アルゴリズムなど、最新のAI関連テクノロジーの活用不足
  • リアルタイム処理、エッジコンピューティング、クラウドなどの周辺技術の活用不足
  • 多様なテクノロジーの乱立と統合不全

Process

  • DX戦略と変革プランの不在
  • PoC倒れと、実業務化への壁
  • アナリティクス・ガバナンスの不在

People

  • DXリーダーシップの不足
  • データーサイエンティスト人材不足
  • スキルの分散とサイロ化による、組織内/間のコラボレーション不全  

トレーニングの特長

本トレーニングでは、このようなDX推進に課題をお持ちのリーダーおよびデータサイエンティストの方々に、全く新しいスタイルのAI実用化のためのトレーニングを提供します。

  • プログラミングスキルがある方でも、ない方でも参加可能
  • モデルの開発から業務への実装までを実際のIoT機器を用いて実践可能
  • 様々な最新のテクノロジーの把握と適用イメージを学習可能

 

トレーニングの対象者

本トレーニングはDXの推進に課題を抱えている以下のようなお客様に最適です。

  • 社内でデータサイエンティスト育成を任されている方々
  • DX推進部門など、社内のDXの取り組みをリードされる方々
  • プログラミングやアルゴリズムのスキルだけではないビジネス実用化のためのスキルを身につけたいデータサイエンティストの方々
  • DX推進部門、現場の業務担当、データサイエンティストが一堂に会してディスカッションしたい企業

アナリティクス・ライフサイクルとは

「アナリティクス・ライフサイクル」の実践は、企業・組織が、AIを活用してデジタルトランスフォーメーションを実現するために不可欠です。「アナリティクス・ライフサイクル」とは、分析のためのデータの準備からモデル生成、そしてモデルの業務実装に至るまでの、ビジネスにおいて運用・維持可能な一連のプロセスを指します。

トレーニングの実習テーマと概要

このトレーニングでは、 AI・機械学習と共に多くの企業が関心を持っているIoTデータの活用も鑑み、実際のビジネス現場におけるリアルタイムのエッジ・アナリティクスを題材としています。

製造設備を模したIoT機器からセンサーを通じてリアルタイムにデータを取得し、異常を予兆するモデルを開発、開発されたモデルをデータ発生源に近いエッジ領域に実装してリアルタイムにスコアリングをすることで、異常予兆を検知する現実のアナリティクス現場に限りなく近い状況を再現。 

カリキュラム(所要時間:5時間30分(休憩含む))

  1. 「アナリティクス・ライフサイクル」とは
    AI実用化に不可欠なプロセスを紹介
  2. アナリティクス・ライフサイクルの実践「データ連携」
    IoT機器から発生する振動などのリアルタイムデータを連携
  3. アナリティクス・ライフサイクルの実践「モデル開発」
    GUIインターフェイスやPythonなどのOSSプログラミングで異常検知モデルを開発
  4. アナリティクス・ライフサイクルの実践「モデル実装」
    開発したモデルを、リアルタイム処理基盤に実装し、異常を検知&モニタリング
  5. (オプション)ディスカバリ・ワークショップ

対象は企業(個人は対象外)、費用50万円(税別、最大8名まで)

トレーニングお申し込み

下記のお申し込みフォームにご記入の上、末尾の「確認」ボタンを押してお申し込みください。
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