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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。
プレビュー
事前学習：事前学習：機械学習工学概論（基本概念と最新動向）（吉岡信和）
講師
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
講義内容（予定）
第１回 「機械学習工学概論」 吉岡信和
オンデマンド講義 2024/11/1～配信開始
・機械学習システム普及の背景
・機械学習システムの開発と運用
・機械学習システムの開発の難しさ
・機械学習工学の国内外の動向
第２回 「機械学習応用システムのための要求工学と安全性」 吉岡信和
オンデマンド講義 2024/11/1～配信開始
・機械学習応用システムのための要求工学
– 公平性、プライバシー
– 説明可能性、透明性
– ドメインドリフト
・安全性担保の難しさ
– セーフティとセキュリティ
・データセットの品質
・演習
– 機械学習応用システムと機械学習への要求を考えてみよう
第３回 「機械学習システムのアーキテクチャと設計」 鷲崎弘宜
オンデマンド講義 2024/11/1～配信開始
・機械学習システム設計の基礎
・設計とアーキテクチャ
・Attribute-Driven Design (ADD)
第４回 「機械学習デザインパターン」 鷲崎弘宜
オンデマンド講義 2024/11/1～配信開始
• 機械学習モデル・システムのデザインパターン
• 機械学習デザインパターン [MLDP]
• 機械学習アプリケーションのためのソフトウェアエンジニアリングパターン [SEP4MLA]
• プロセスとまとめ
第５回 「グリーンAIシステムのための要求工学と安全性」 吉岡信和
Zoomオンライン講義 2024/12/21 9:00～10:30
・グループ演習
第６回 「機械学習システムの設計プロセス」 鷲崎弘宜
Zoomオンライン講義 2024/12/21 10:40～12:10
・グリーンAI
・機械学習デザインパターンおよび設計プロセスのおさらいとアーキテクチャ設計演習
第７回・第８回 「機械学習プロジェクトマネジメント」 内平直志
Zoomオンライン講義 2024/12/21 13:20～16:30
・機械学習応用システム開発の最新事例紹介
・機械学習応用システム開発の演習
その他
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
第１回～４回までの講義で確認テスト（選択式）実施
※受講証明書：対象
申し込み
申込期間：2024年9月2日（月）～ 2024年12月11日（水）
受講料
税込30,000円
※企業様で3名様以上でお申込みいただいた際は、通常料金から1名あたり10%割引となる団体割引をご利用いただけます。税込27,000円（１名の受講料）
団体割引をご希望のお客様は、下記のメールアドレスまでご連絡をお願いいたします。
[email protected]
申し込みフォーム
S04 機械学習工学（MLマネジメント・グリーンAI入門）（個人でのお申込みはこちら）
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）
