日本 でのオンライン Supervised Learning トレーニング

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、さまざまな専門知識レベルを持つ参加者向けに設計されており、GoogleのAutoMLプラットフォームを使用して様々なアプリケーション向けのカスタムチャットボットを構築したいと考えている方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• チャットボット開発の基本を理解する。
• Google Cloud Platformをナビゲートし、AutoMLにアクセスする。
• チャットボットモデルの訓練用データを準備する。
• AutoMLを使用してカスタムチャットボットモデルを訓練および評価する。
• チャットボットを様々なプラットフォームやチャネルにデプロイし、統合する。
• 時間とともにチャットボットのパフォーマンスを監視し、最適化する。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの専門家向けに、AIを活用した予知保全技術を半導体製造に適用し、生産効率を向上させるとともに、予期せぬ設備故障を減らす方法を学びます。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 半導体製造における設備故障を予測するAIモデルを実装します。
• 維持管理データを分析し、潜在的な問題を示すパターンや傾向を特定します。
• 既存の製造ワークフローにAIを活用した予知保全を統合します。
• プロアクティブな設備管理を通じて、ダウンタイムと維持管理コストを削減します。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、初心者レベルの専門家向けに、半導体製造業界におけるAI技術の理解と適用方法について学びます。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to できます：

• 半導体製造にどのように適用されるかを含め、AIの基本的な原理を理解します。
• AIが効果的に実装できる半導体製造の領域を特定します。
• 生産効率と品質管理を向上させるために、AIツールやテクニックを利用します。
• 製造プロセスを最適化するための基本的なAIモデルを実装します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、機械学習のバックグラウンドを持つ技術者を対象としており、AutoMLフレームワークを使用して大規模データ内の複雑なパターンを検出するモデルを最適化することを目指しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータアナリスト向けで、RapidMiner を使用して値の推定と予測を行い、時系列予測に利用できる分析ツールを学ぶことを目指しています。

このトレーニングが終了する頃には、参加者は次のことが Able to:

• CRISP-DM メソドロジーの適用方法、適切な機械学習アルゴリズムの選択方法、およびモデル構築と性能向上の方法を学びます。
• RapidMiner を使用して値を推定し予測し、時系列予測に利用できる分析ツールを使用します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストだけでなく技術的な知識が少ない方々も対象としています。Auto-Kerasを使用して機械学習モデルの選択と最適化を自動化したい方に適しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効率的な機械学習モデルの訓練プロセスを自動化します。
• 深層学習モデルの最適なパラメータを自動的に探索します。
• 高精度の機械学習モデルを構築します。
• 機械学習の力を活用して実際のビジネス問題を解決します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、パターン認識と機械学習の分野への紹介を行います。統計学、コンピュータサイエンス、信号処理、画像処理、データマイニング、およびバイオインフォマティクスにおける実践的な応用についても触れます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが able to できるようになります：

• パターン認識に核心的な統計的手法を適用します。
• ニューラルネットワークやカーネル法などの主要なモデルを使用してデータ分析を行います。
• 複雑な問題解決のための高度な技術を実装します。
• 異なるモデルを組み合わせることで予測精度を向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DataRobotの機械学習機能を使用して予測モデルを自動化、評価、管理することを目指すデータサイエンティストとデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• DataRobotにデータセットを読み込み、分析、評価、品質チェックを行う。
• モデルを構築し、学習して重要な変数を特定し、予測目標を達成する。
• モデルを解釈して、ビジネス意思決定に役立つ貴重な洞察を提供する。
• モデルを監視し、管理して最適化された予測性能を維持する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、データサイエンティスト、データアナリスト、およびデベロッパーがAutoML製品と機能を探求し、最小限の労力でカスタムML訓練モデルを作成および展開する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 異なるデータタイプ向けにさまざまなサービスを実装するためにAutoML製品ラインを探索します。
• カスタムMLモデルを作成するためにデータセットを準備し、ラベル付けします。
• 正確で公平な機械学習モデルを作成するためにモデルを訓練および管理します。
• ビジネス目標とニーズを達成するために訓練済みモデルを使用して予測を行います。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GoogleのML Kitを使用してモバイルデバイス向けに最適化された機械学習モデルを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• モバイルアプリケーション向けの機械学習機能を開発するための必要な開発環境を設定します。
• ML Kit APIを使用してAndroidとiOSアプリに新しい機械学習技術を統合します。
• 既存のアプリケーションをML Kit SDKを使用してデバイス上での処理と展開のために強化および最適化します。

パターンマッチングは、画像内に特定のパターンを検出するための技術です。工場ライン上の不良品の予想されるラベルや部品の指定された寸法などの撮影画像内の特定の特性が存在するかどうかを決定するために使用されます。これは、「パターン認識」（関連サンプルの大規模なコレクションに基づいて一般的なパターンを認識します）とは異なり、具体的に何を探しているのかを指示し、予想されるパターンが存在するかどうかを通知します。

コースの形式

• このコースでは、パターンマッチングが機械ビジョンに適用される際のアプローチ、テクノロジー、およびアルゴリズムについて紹介します。

RapidMinerは、迅速なアプリケーションのプロトタイピングと開発のためのオープンソースデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。データ準備、機械学習、深層学習、テキストマイニング、予測分析など、統合された環境が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はRapidMiner Studioを用いてデータ準備、機械学習、予測モデルの展開について学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• RapidMinerのインストールと設定
• RapidMinerでデータを準備し、可視化する
• 機械学習モデルの検証
• データのマッシュアップと予測モデルの作成
• ビジネスプロセス内で予測分析を運用する
• RapidMinerのトラブルシューティングと最適化

対象者

• データサイエンティスト
• エンジニア
• 開発者

コース形式

• 講義とディスカッションの組み合わせ、演習、実践的な練習が含まれています

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。