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ポイント
機械学習を組み入れたシステムの課題を工学的に解決する注目の研究領域です。
エンジニアはもちろん､エンジニアと協働する立場の方にもおすすめします。
- 要求から設計､開発､運用までの方法論を体系的に学習。
- 産業界からゲストスピーカーも登壇予定。
- 持続可能な社会の実現へ向けたAIの活用も取り入れたカリキュラム。
スケジュール
- 申込期間
2023年9月1日（金）～12月25日（月） - 開講日
2023年11月1日（水） - 講義日
第1-4回 オンデマンド 11月1日（水） 配信開始
第5-8回 リアルタイム 1月8日（月・祝） 9:00-16:30
講師
- 吉岡 信和 早稲田大学
- 鷲崎 弘宜 早稲田大学
- 内平 直志 北陸先端科学技術大学院大学
シラバス（授業計画）
概要
スマートシステムの主要部分を成す機械学習システムの特有の課題およびその解決に向けた考え方や分析・設計のプロセスと定石・パターンを、事例も交えて学ぶ。
到達目標
以下を習得することを目標とする。
‐機械学習システムの課題と要求分析の方法とプロセスを理解している。
‐機械学習システムの設計の定石としての機械学習デザインパターンおよびそれを用いた段階的なアーキテクチャ設計の方法を理解している。
準備学習・前提知識
データ解析、機械学習の基礎知識
履修時間
履修コマ数：8コマ
履修時間数：12時間
取得単位：なし
計画
| 回 | 講義内容 | 講師 | 配信 | 形式 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 機械学習工学概論（基本概念と最新動向） | 吉岡信和 | オンデマンド | 座学 |
| 2 | 機械学習システムの要求分析 | 吉岡信和 | オンデマンド | 座学 |
| 3 | 機械学習システムのアーキテクチャと設計 | 鷲崎弘宜 | オンデマンド | 座学 |
| 4 | 機械学習デザインパターン | 鷲崎弘宜 | オンデマンド | 座学 |
| 5 | 機械学習システムの要求分析 | 吉岡信和 | リアルタイム | 演習 |
| 6 | 機械学習システムの設計プロセス | 鷲崎弘宜 | リアルタイム | 演習 |
| 7 | 機械学習システム開発の事例 | 内平直志 | リアルタイム | 座学・演習 |
| 8 | 機械学習システム開発の事例分析 | 内平直志 | リアルタイム | 演習 |
機材
なし
ソフトウェア
なし
参考書
‐吉岡信和、内平直志、鷲崎弘宜、竹内広宜（著）、AIプロジェクトマネージャのための機械学習工学、科学情報出版株式会社、2022
‐Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn（著）、鷲崎弘宜、竹内広宜、名取直毅、吉岡信和 （訳）、機械学習デザインパターン – データ準備・モデル構築・MLOpsの実践上の問題と解決、オライリージャパン、2021
評価
確認テスト（選択式）実施
※受講証明書：対象
申し込み
申し込みフォーム
受講料の納付方法によって、申し込みフォームが異なります。ご注意ください。
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手順
- 以下の申し込みフォームに入力する。
- 申込後即時：本フォームのシステムより自動返信メールが届く。
- 翌営業日まで：スマートエスイー事務局より個別返信メールが届く。
※個別返信メールをもって、受付が完了となります。
問い合わせ先
スマートエスイー事務局
メール [email protected]
営業時間 平日9:00-17:00（土日祝休み）
