技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

エッジAIの実現に向けた課題、展望と産業応用事例

エッジAIの実現に向けた課題、展望と産業応用事例

オンライン 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

本セミナーでは、エッジAIの基礎から解説し、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、応用事例を詳解いたします。

開催日

  • 2025年3月7日(金) 10時30分 ～ 17時00分

受講対象者

  • エッジAI開発に関わる方全般
  • 製造業のDX推進担当者、生産技術者の方
  • 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

修得知識

  • エッジAI開発に必要な基礎知識とトレンド
  • 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
  • 最適なプラットフォームの選定
  • 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
  • AI導入プロジェクトの適切なプロジェクト管理/運営

プログラム

第1部 エッジAI技術の開発と運用のポイント

(2025年3月7日 10:30〜12:00)

　本講座では、エッジAIの最新技術と開発プロセスを包括的に解説します。特に、製造業や現場での応用を想定し、データ不足やモデル性能劣化などの具体的な課題を挙げ、それに対する解決策を提示します。さらに、効率的なモデル最適化やデプロイの事例を通じて、エッジAIを用いた社会実装へのロードマップを示します。
　この講座を通じて、受講者はエッジAIの技術的基盤を学び、現場での課題に対応できる具体的な手法を身につけることが期待されます。また、弊社が提供するサービスを活用することで、迅速かつ効率的なAIシステム開発を実現する方法をお伝えしたいと考えています。

  1. エッジAIの現状と可能性
    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
    1. モデルの巨大化・効率化とそのメリット
    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
    1. データ不足への対応策
    2. モデル性能劣化の克服方法
    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
    1. SubnetXを活用したモデル最適化事例
    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
    1. スモールスタートの利点と実践方法
    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
    1. 手戻りを防ぐための最適化手法
    2. 開発コスト削減のためのアプローチ
  7. 未来展望
    1. LLMや生成AIとの連携可能性
    2. エッジAIを活用した社会実装の価値提案
    • 質疑応答

第2部 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

(2025年3月7日 13:00〜14:00)

　近年、大規模な言語モデルや生成AIの進出が顕著ですが、エッジAIの需要も増加しており急速な技術進化が見られます。一方で、エッジAIはプラットフォームが多様化しており、超軽量・超低消費電力の1チップマイコンから高性能64ビット・プロセッサやNPU・GPU等の専用プロセッサまで様々なプラットフォームが存在し、その中から最適なものを見つけることはより一層困難になっています。
　本講演では、エッジにおいて最も利用されているArmプロセッサのエッジAI向け最新情報とソフトウェア環境を紹介し、適切なプラットフォーム選択のためのヒントを提供します。

  1. エッジAIの技術動向
    1. なぜエッジなのか?
    2. エッジAIの課題と要件
    3. 複雑化・多様化するプラットフォーム
    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
    1. Arm社紹介
    2. ArmのエッジAI戦略
    3. エッジAI向けプロセッサIP
    4. エッジAIソフトウェアおよびエコシステム
    • 質疑応答

第3部 エッジAIの課題と物理リザバーデバイス

(2025年3月7日 14:15〜15:45)

　機械学習におけるリザバーコンピューティングの位置付け、特徴、理論体系を理解し、物理リザバーの実装をスムーズに行うための基礎を修得することができる。

  1. エッジAIの課題
    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
    1. リザバーコンピューティングの位置付け
    2. 理論的枠組み
  3. 物理リザバー
    1. 求められる物理的特性
    2. ベンチマークタスク
  4. 物理リザバーの実装
    1. 実装例の紹介
    2. 性能評価
    • 質疑応答

第4部 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

(2025年3月7日 16:00〜17:00)

　当社、エイシングは製造機器や生産設備向けの独自のエッジAIソフトウェアライセンスの提供、開発支援、コンサルティングを行っているAIスタートアップです。これまでに約12億円の調達を完了し、事業フェーズとしては製造業、インフラ・エネルギー業界をはじめとする大手企業様とのAIプロジェクトを通してビジネスを拡大中です。
　本講演では、近年、世界的に実装機運が高まっているエッジAI活用の勘どころについて、弊社がこれまでに実施したAIプロジェクトの事例をもとにご紹介いたします。

  1. 会社概要
    1. 事業内容
    2. 独自エッジAI技術の源泉と根拠
    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
    1. エイシングAIの精度 (省メモリ性 高速性)
    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
    1. 制御改善・高度化の事例
  4. ソリューション事例2
    1. 故障予兆検知
    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
ページのトップヘ

講師

  • 野末 馨 氏
    株式会社アラヤ 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
    アーム株式会社 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
  • 出澤 純一 氏
    株式会社エイシング
    代表取締役 CEO
ページのトップヘ

主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、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。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/7/22 第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開 オンライン
2025/7/23 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2025/7/23 生成AIを用いた戦略的規制要件対応セミナー 東京都 会場・オンライン
2025/7/23 第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開 オンライン
2025/7/24 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2025/7/24 外観検査のデジタル化・自動化 オンライン
2025/7/24 エンジニアのための発明ブレスト・特許明細書作成への生成AI活用 オンライン
2025/7/24 レーザー加工分野における機械学習の活用手法 : 特に少ない実験データ数を用いた場合 オンライン
2025/7/25 ロボットを活用した生産性の高い自動化ライン構築に向けたレイアウト設計のポイント オンライン
2025/7/25 レーザー加工分野における機械学習の活用手法 : 特に少ない実験データ数を用いた場合 オンライン
2025/7/28 外観検査のデジタル化・自動化 オンライン
2025/7/29 人工知能応用技術ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・エンジニアリング応用入門 オンライン
2025/7/29 Pythonによる化学プロセス設計の基礎と活用 オンライン
2025/7/29 開発におけるフレームワーク有効活用 オンライン
2025/7/29 生成AIやGPTを使用した特許情報分析とデータ活用のポイント オンライン
2025/7/29 データとAIで実現する製造業の変革戦略 東京都 会場・オンライン
2025/7/30 AI特許調査ツールの選定基準と導入、運用のポイント オンライン
2025/7/30 ケモインフォマティクスと機械学習による化学データ解析 オンライン
2025/7/30 Pythonを利用したデータ分析の基礎講座 オンライン
2025/7/30 生成AIやGPTを使用した特許情報分析とデータ活用のポイント オンライン
ページのトップヘ