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

AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法

GPU・データ・モデル選定を構造的に整理する

AI/機械学習が「遅い・重い・回らない」ボトルネックの原因と対処法

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、AI/機械学習開発が止まる本当の原因を特定し、「速く・軽く・確実に回す」設計判断に必要な知識について解説いたします。
GPU・Python環境、データ戦略、モデル選定の3視点から、現場で詰まるボトルネックと具体的な回避策を体系的に整理いたします。

配信期間

  • 2026年4月24日(金) 13時00分 ～ 2026年5月1日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

  • 2026年4月29日(水) 16時00分

修得知識

  • 「なぜ遅いのか」の特定
  • プロジェクトのコストと時間の最適化
  • 「データが足りない」状況でのプロジェクトの進め方
  • 「自作か、既存モデルか」の最適な判断
  • プロンプトと微調整 (Fine-tuning) の使い分けスキル

プログラム

　本セミナーでは、AI/機械学習プロジェクトを停滞させる3大要因「計算速度 (GPU/Python) 」「データ不足」「モデル選定の誤り」を徹底解剖します。「なぜ学習が終わらないのか?」「データが少ない中でどう精度を出すか?」「自作モデルとLLMの使い分けはどうすべきか?」といった現場の切実な疑問に対し、具体的な回避策と判断基準を提示します。

  1. なぜAIプロジェクトは「重く」なるのか
    1. AI開発のライフサイクルとボトルネックの正体
    2. 「とりあえず回す」から「設計して回す」へのマインドセット転換
  2. 【実行環境編】GPUの真実とPythonの限界
    1. なぜGPUが必要なのか
      • 並列演算の仕組みとVRAM容量の重要性
    2. 「遅い」の正体
      • CPU-GPU間のデータ転送ボトルネック (PCIe帯域)
    3. Python特有のオーバーヘッドと、ライブラリ (PyTorch/TensorFlow) による回避
    4. 混合精度演算 (Mixed Precision) や分散学習の考え方
  3. 【データ戦略編】量と質のトレードオフ
    1. データ量の正義
      • スケーリング則 (Scaling Laws) の基本
    2. 少量データでの戦い方
      • Data Augmentation (データ拡張)
      • 画像・テキストでの手法
    3. 転移学習 (Transfer Learning)
      • 既存の知能を「借りる」技術
    4. 「回らない」を防ぐデータパイプライン
      • 前処理の効率化
  4. 【モデル選定編】自作AI vs 基盤モデル+プロンプト
    1. 徹底比較表: 開発コスト、推論速度、カスタマイズ性の違い
    2. 自作モデル (Scratch/Fine-tuning) の出番
      • 特定ドメインへの深い特化
      • エッジデバイス動作
      • 機密データの処理
    3. 基盤モデル (LLM等) +プロンプトの出番
      • 汎用タスク
      • プロトタイプの高速作成
      • RAG (検索拡張生成) の活用
    4. 適用範囲の判断基準
      • 「精度・コスト・速度」の三角形で考える
    • 質疑応答
ページのトップヘ

主催

株式会社 R&D支援センター
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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

アーカイブ配信セミナー

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年4月24日〜5月1日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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
2026/5/19 特許調査・明細書・IPランドスケープの実践体系 オンライン
2026/5/21 マテリアルズ・インフォマティクスと第一原理計算による材料研究の実践 オンライン
2026/5/21 Pythonデータ分析実践講座 (入門編) オンライン
2026/5/21 マテリアルズインフォマティクスのための実験データ統合、データベース構築と活用例 オンライン
2026/5/21 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
2026/5/22 Pythonデータ分析実践講座 (入門編) オンライン
2026/5/22 特許調査・分析、明細書作成における生成AI活用とプロンプト設計の仕方 オンライン
2026/5/22 AIエージェントの基礎と業務導入のポイント オンライン
2026/5/25 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・開発実施手順 オンライン
2026/5/25 生成AI (ChatGPT) を活用した多変量解析実践講座 オンライン
2026/5/25 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
2026/5/26 外観検査の自動化におけるAI活用の実際 オンライン
2026/5/26 分子シミュレーションの基礎と高分子材料の研究・開発の効率化への展開 オンライン
2026/5/26 フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの実現に向けて オンライン
2026/5/26 自動運転に向けたカメラ・LiDAR技術・センサフュージョン技術 オンライン
2026/5/26 レーザー加工分野における機械学習の活用手法 オンライン
2026/5/27 生成AI (ChatGPT) を活用した多変量解析実践講座 オンライン
2026/5/27 フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの実現に向けて オンライン
2026/5/27 レーザー加工分野における機械学習の活用手法 オンライン
2026/5/28 材料・分析データに活かすためのケモメトリクスの基礎と実践 オンライン
ページのトップヘ