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建設業向けデータサイエンティスト育成研修～高度な機械学習とAutoML（１日間）

建設業向けデータサイエンティスト育成研修～高度な機械学習とAutoML（１日間）

ディープラーニングを基礎から学び、ローコードでの分析を体験する

研修No.B ANL696-0200-6148

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・建設業界のＤＸ担当者、データ分析を担当している方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 検査・点検に手間がとられており、品質にもバラつきがある
  • ヒューマンエラーのリスクを減らすために、異常検知をシステム化したい
  • ローコードの機械学習ツールを使える人材を増やしたい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、組織のデジタル変革をAI・データサイエンスなどの技術面から推進する役割を「建設業向けデータサイエンティスト」と定義し、ディープラーニングの基礎から応用までを体系的に学びます。画像解析や時系列データの分析など、建設業界ならではのAI技術の活用に重点を置いています。また、Google Colabを利用したクラウド環境で実習するため、パソコン環境に依存することなく手軽にスキルを身につけられます。

＊この研修ではPCを使用します＊
※事前にGoogleアカウントをご準備ください

研修のゴールgoal

  • ①実務でどのようにディープラーニングを活用できるか理解する
  • ②目的に応じてモデルを選択できるようになる
  • ③現場作業を省力化・効率化し、労働力不足の解消につなげられる

研修プログラム例program
内容
手法
  • ■はじめに
講義
  • １．ディープラーニングの基礎と応用
    （１）McCulloch-Pittsモデル
    （２）パーセプトロン
    （３）ADALINE
    （４）多層パーセプトロン（Multilayer　Perceptron, MLP）
    （５）畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
    【ワーク】 自業務で使用したい分析対象とモデルを考える
    （６）再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
    （７）オートエンコーダ（AutoEncoder）
    （８）Generative Adversarial NetWorks(GAN)
    （９）事前学習モデル、転移学習
    【ワーク】 異常検知に利用したいモデルを考え、共有する
講義
ワーク
  • ２． AutoMLとPyCaretの活用
    （１）AutoMLについての説明
    （２）PyCaretの概要
    （３）PyCaretの基本的な流れ
    （４）PyCaretの環境設定（Google Colab）
    【ワーク】 Pycaretを利用したい場面を考える
講義
ワーク

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全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

建設業界では、施工写真や工程表、センサー情報といった多様なデータが日々蓄積されていますが、これらを有効活用できている企業は多くありません。その背景の一つとして、プログラミング経験・知識のある人材が現場に少ないことが挙げられます。そこで、初心者や経験が少ない方でも取り組みやすい「AutoMLツール（PyCaret）」を使用する研修を開発しました。専門知識がなくても、現場の価値のある情報を引き出し、役立てられるようになっていただきたいと考えます。

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