エッジコンピューティングは、さまざまな分野での活用が進む注目の技術ですが、IT用語や概念が先行しがちで、実務への具体的な応用ポイントをつかむのは容易ではありません。現場でエッジコンピューティングを導入・活用するには、使用するハードウェアやネットワーク構成、収集データの管理システムなど、多岐にわたる知識と検討が求められます。
　さらに近年では、エッジデバイス上で動作可能な大規模言語モデル (LLM) をはじめとする生成AI技術が注目を集めており、これらの新たな技術動向への理解も一層重要になっています。
　本セミナーでは、エッジコンピューティングの実務活用を検討されている企業の企画担当者、現場での技術・ソリューション選定を担う方々、そして先端技術の導入に意欲的な研究者・技術者の皆様を対象に、実践的な知見をご提供します。単なる事例紹介にとどまらず、実務で活用するための要点を中心に解説し、ソリューションやハードウェア選定に役立つエッジAIカメラの詳細な解説や、要素技術である軽量AIの学習・実装に関する学習も行います。

1. エッジコンピューティングの基礎
   1. エッジコンピューティングとは
      1. エッジコンピューティングが求められる背景
      2. コンピュータの歴史から見たエッジコンピューティング
      3. エッジコンピューティングで実現する世界
   2. ネットワークとエッジコンピューティング
      1. ローカルネットワークとエッジコンピューティング
      2. インターネットとエッジコンピューティング
      3. IoTとエッジコンピューティング
   3. 5Gとエッジコンピューティング
      1. 5Gのキーテクノロジー、MECとは
      2. ローカル5Gとエッジコンピューティング
      3. エッジコンピューティングのない5Gの課題
   4. 生成AIとエッジコンピューティング
      1. 生成AIをエッジで動作させる「WebLLM」とは
      2. これからのPCのトレンド? 「AI PC」とは
      3. ブラウザで動作する20億パラメータのLLM「Gemma-2B」
2. エッジコンピューティングを使用した開発プロジェクトの役割と勘所
   1. エッジコンピューティングの課題
      1. 複数の技術
      2. 様々な費用
      3. 運用の考慮
   2. プロジェクトの勘所
      1. 明確にすべきこと
      2. イメージすべき全体像・モデル
      3. ユースケースの活用方法
   3. ハードウェアの勘所
      1. プロジェクトに合わせたハードウェアの判断
      2. 様々なハードウェア
   4. ネットワークの勘所
      1. プロジェクトに合わせたネットワークの判断
      2. 様々なネットワークサービス
   5. 管理システムの勘所
      1. 全体の構成
      2. エッジデバイス機器
      3. データ収集システム
      4. 表示・操作システム
3. エッジAIカメラの詳細解説
   1. 低価格で調達可能なエッジAIカメラについて
      1. 特徴
      2. ネットワーク機能
      3. 価格等
   2. エッジAIカメラの機能
      1. ハードウェア
      2. OS
      3. PC等外部連携
   3. エッジAIカメラでできること
      1. AIアプリケーション
      2. Jupyter Notebook
      3. Linuxコマンド制御
4. 軽量AIの学習
   1. 軽量AIとは
      1. 要素技術
      2. 特徴
      3. 動作環境
   2. ブラウザで動作する軽量AI
      1. 画像認識
      2. AIモデル作成
   3. ブラウザで動作する軽量AIを使用した事例
      1. 施設案内
      2. ロボット操作
      3. アバター (3Dオブジェクト) 制御
• 質疑応答