カリキュラムシート
分類番号 A499-003-A
| 訓練分野 | 電気・電子系 |
|---|---|
| 訓練コース | オープンソフトウェアライブラリを用いた人工知能（ＡＩ）活用技術 |
| 訓練対象者 | ＡＩシステム設計・開発の職種に従事し、プログラム経験を有する技能・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 | 画像処理／信号処理設計を活用した生産性の向上をめざして、効率化、適正化、最適化（改善）に向けた畳み込みニューラルネットワーク実習や再帰型ニューラルネットワーク実習を通して、ＡＩ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．機械学習概要 | （１）人工知能の歴史と適応例 （２）機械学習とは |
0.5 | |
| ３．機械学習体験 | （１）分類問題 （２）画像処理と認識 |
2 | 1.5 |
| ４．プログラミング実習 | （１）開発環境について （２）Ｐｙｔｈｏｎプログラム （３）ディープラーニングフレームワーク （４）ＯＲ、ＡＮＤ、ＸＯＲ学習 （５）手書き文字画像分類 |
3 | 2 |
| ５．畳み込みニューラルネットワーク | （１）ＣＮＮの概要 （２）手書き文字画像分類 （３）画像処理 （４）一般的な画像分類 |
3 | 2.5 |
| ６．再起型ニューラルネットワーク | （１）正弦波、三角波、方形波の予測 （２）手書き文字画像分類 （３）自然言語処理 |
2.5 | 2 |
| ７．まとめ | （１）質疑応答 （２）訓練コース内容のまとめ （３）講評・評価 |
0.5 | 0.5 |
| 訓練時間合計 | 12 | 8.5 |
| 使用器具等 | パソコン、マイコン、ディープラーニング用デバイス |
|---|---|
| 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 |