エッジAIの実現に向けた課題、展望と産業応用事例

株式会社　技術情報協会野末馨氏 ... 66,000円

★ 高速処理、低消費電力に向けた技術動向とモデル最適化事例、応用事例を詳解！

このセミナーを受講すると、こんなスキルが身につきます

・エッジAI開発に必要な基礎知識とトレンドの理解
・開発手戻りを減らすプロセス設計のコツ
・エッジAIの主要なプラットフォームを理解し、最適なプラットフォームを選択できる。
・企業内課題に対しAIの必要性を検討できるようになる
・AI導入プロジェクトを進めるためのポイントを理解し、適切にプロジェクト管理/運営ができるようになる

セミナーの対象者はこんな方です

・AIのPoCを進めているが次のステップが分からない企業担当者
・AI搭載製品を開発したいがAI開発サイクルと製品開発サイクルが違いに困っている担当者
・製造業・畜産・実験動物管理のDX推進担当者
・錫系ペロブスカイト太陽電池の現状、および問題点を述べる。次の研究展開への指針を議論する。
・エッジAI開発に関わる方全般
・おもに本テーマに関連する企業の若手～中堅の研究者
・製造業のDX推進担当者、生産技術者の方

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2025/03/07 (金) 10:30～ 17:00 （受付 10:00 ～ )

他の開催日・開催場所（同じ都道府県内）で探す

申込み期間

2024/12/26 ～ 2025/03/06

主催会社

株式会社　技術情報協会

この主催会社の他の最新セミナーを見る

定員

定員数の上限はございません

受講料

66,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

Zoomを利用したLive配信
※会場での講義は行いません。　

講師

野末馨氏: (株)アラヤ　先端AI開発部　プリンシパルプロダクトマネージャー

喜須海統雄氏: アーム(株)　応用技術部　フィールドアプリケーションエンジニア

木下健太郎氏: 東京理科大学　先進工学部　物理工学科　教授　博士(学術)

出澤純一氏

カリキュラム、
プログラム

＜１０：３０～１２：００＞

１．エッジAI技術の開発と運用のポイント

(株)アラヤ　先端AI開発部　プリンシパルプロダクトマネージャー　野末馨氏

1.エッジAIの現状と可能性
　1.1 ハイプサイクルにおけるエッジAIの位置づけと変化

2.主要技術トレンド
　2.1 モデルの巨大化・効率化とそのメリット
　2.2 エッジデバイス特有の課題と利点

3.エッジAI開発の課題
　3.1 データ不足への対応策
　3.2 モデル性能劣化の克服方法
　3.3 適切なデバイス選定のポイント

4.実際のユースケース紹介
　4.1 SubnetXを活用したモデル最適化事例
　4.2 ドローンを使ったリアルタイムサビ検知

5.エッジAI導入の戦略
　5.1 スモールスタートの利点と実践方法
　5.2 PoCから製品化までのステップ解説

6.開発プロセスの効率化
　6.1 手戻りを防ぐための最適化手法
　6.2 開発コスト削減のためのアプローチ

7.未来展望
　7.1 LLMや生成AIとの連携可能性
　7.2 エッジAIを活用した社会実装の価値提案

【質疑応答】

＜１３：００～１４：００＞

２．多様化するエッジAIプラットフォームとArmソリューション

アーム(株)　応用技術部　フィールドアプリケーションエンジニア　喜須海統雄氏

1.エッジAIの技術動向
　1.1 なぜエッジなのか？
　1.2 エッジAIの課題と要件
　1.3 複雑化・多様化するプラットフォーム
　1.4 ソフトウェアか？ハードウェアか？適切なプラットフォームの選択

2.ArmのエッジAIソリューション
　2.1 Arm社紹介
　2.2 ArmのエッジAI戦略
　2.3 エッジAI向けプロセッサIP
　2.3 エッジAIソフトウェアおよびエコシステム

【質疑応答】

＜１４：１５～１５：４５＞

３．エッジAIの課題と物理リザバーデバイス

東京理科大学　先進工学部　物理工学科　教授　博士(学術)　木下健太郎氏

1.エッジAIの課題
　1.1 実デバイスとしてのAI

2.リザバーコンピューティング
　2.1 リザバーコンピューティングの位置付け
　2.2 理論的枠組み

3.物理リザバー
　3.1 求められる物理的特性
　3.2 ベンチマークタスク

4.物理リザバーの実装
　4.1 実装例の紹介
　4.2 性能評価

【質疑応答】

＜１６：００～１７：００＞

４．エッジAIを利用した機械制御の高度化と異常・予兆検知の事例

(株)エイシング　代表取締役　CEO　出澤純一氏

1.会社概要
　1.1 事業内容
　1.2 独自エッジAI技術の源泉と根拠
　1.3 取引実績/共同研究/パートナー

2.既存マイコンにも実装可能な軽量AI技術について
　2.1 エイシングAIの精度（省メモリ性高速性）
　2.2 デバイス上でのオンライン学習（更新性）

3.ソリューション事例①
　3.1 制御改善・高度化の事例

4.ソリューション事例②
　4.1 故障予兆検知
　4.2 異常検知

5.故障予兆検知/異常検知アプリケーション

【質疑応答】

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・ Zoom公式サイトで視聴環境を確認の上、お申し込みください。
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。