カリキュラムシート
分類番号 A404-024-A
| 訓練分野 | 電気・電子系 |
|---|---|
| 訓練コース | シングルボードコンピュータによるＡＩ活用技術 |
| 訓練対象者 | 画像処理／信号処理設計に従事する技能・技術者であって、指導的・中核的な役割を担う者又はその候補者 |
| 訓練目標 | 画像処理／信号処理設計の新たな品質及び製品の創造をめざして、高付加価値化に向けたＡＩの学習理論、機械学習実習を通して、シングルボードコンピュータによるＡＩの活用技術を習得する。 |
| 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．シングルボードコンピュータとＬｉｎｕｘ系ＯＳ | （１）シングルボードコンピュータの準備と動作 （２）Ｌｉｎｕｘ系ＯＳの操作と設定 （３）カメラモジュールで画像処理 |
1.5 | 1 |
| ３．Ｐｙｔｈｏｎプログラミング | （１）データ型 （２）制御文・標準ライブラリの使い方 （３）関数、クラスの作り方 |
3 | 2 |
| ４．機械学習と人工知能（ＡＩ） | （１）人工知能とニューラルネットワーク （２）機械学習の基礎 （３）サポートベクトルマシン （４）多層ニューラルネットワーク |
3 | 1 |
| ５．手書き文字の分類 | （１）手書き数字のイメージと多次元空間 （２）サポートベクトルマシンと３層ニューラルネットワーク （３）学習用／テスト用データによる分類器の評価 （４）マウスで描いた数字の分類への適用 |
3 | 3 |
| ６．システム課題実習 | （１）入力データと分類器 （２）プログラムの作成と実行 （３）画像処理による認識と機械学習 （４）システムの作成と実行 |
3 | 3 |
| ７．ディープラーニング（深層学習） | （１）学習アルゴリズムの基礎 （２）分類器への適用 （３）畳み込みニューラルネットワーク （４）手書き文字の認識への適用 （５）システム課題の分類への適用 |
3 | 3 |
| ８．まとめ | （１）各実習に対する確認・評価及び講評 |
1 | 1 |
| 訓練時間合計 | 18 | 14 |
| 使用器具等 | シングルボードコンピュータ、パソコン、画像取り込み用カメラ、認識対象物 |
|---|---|
| 養成する能力 | 新たな品質の創造又は製品を生み出すことができる能力 |
| 改訂日 | 2024.09 |