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Deep Learning & Machine Learning

AI を活用した製造業分野の実務適用戦略(化学・精密化学分野)

化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。

5名 が受講中です。

  • 88888
데이터수집및전처리
머신러닝딥러닝기반예측모델링
컴퓨터비전기반품질검사
예지보전
환경안전데이터분석
AI
Big Data
Generative AI
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)

こんなことが学べます

  • AIを活用した化学/精密化学プロセス最適化方法

  • 安全・環境規制対応のためのAI活用

  • 実務中心のAI適用事例と導入戦略

AIで革新する化学製造:プロセス最適化から安全管理まで

講義を通じて学べること

  • AIを活用した化学・精密化学プロセス最適化戦略

    • 工程データ分析とモデリングを通じて生産歩留まりを向上させ、品質変動を削減する方法を学びます。

  • 安全・環境規制対応のためのAI活用法

    • 危険物質の漏出検知、排出データモニタリング、規制遵守を保証するAIベースの管理技法を習得します。

  • 実務適用事例と導入プロセス

    • 品質検査の自動化、予知保全、環境モニタリングなど実際の化学製造現場で活用されているAI適用事例を学習し、企業内導入戦略を理解します。

受講後の期待効果

  1. AI基盤工程最適化能力確保 → 生産効率を高め不良率を削減する実務戦略習得

  2. 安全・環境対応能力の強化 → リスク管理と規制遵守を同時に達成できる方法の理解

  3. スマート製造革新の実務適用 → 品質検査、予知保全など現場中心のAI活用事例を直接適用可能

このような内容を学びます

化学・精密化学産業分野に特化したAI活用

化学および石油化学産業分野でAI技術を活用できる工程について理解することができます。

AIを活用したエネルギー節約と品質安定化

化学および精密化学産業分野で問題となっているプロセスの中で、AI技術を活用してエネルギー削減と品質安定化について知識を習得することができます。

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS):Windows、macOS、Linux、Ubuntu、Android、iOSなどのOS種類およびバージョン

  • 使用ツール:実習に必要なソフトウェア/ハードウェアのバージョンおよび課金プラン、仮想マシンの使用有無など

  • PC仕様:CPU、メモリ、ディスク、グラフィックカードなど、プログラム動作のための推奨仕様など

学習資料

  • 提供する学習資料の形式(PPT、クラウドリンク、テキスト、ソースコード、アセット、プログラム、例題問題など)

  • 分量・容量、その他学習資料に関する特徴・注意事項など

前提知識および注意事項

  • 学習難易度を考慮した必須前提知識の有無

  • 講義動画の品質(音質・画質)など受講と直接関連する内容及び推奨学習方法

  • 質問/回答および今後のアップデート関連内容

  • 講義および学習資料の著作権に関するお知らせ

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 化学・精密化学製造業現場管理者およびエンジニア

  • スマート製造およびAI導入を準備する企画・戦略担当者

  • AI技術を化学産業に接続しようとする研究員およびデータ分析家

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基礎的な化学・精密化学プロセスの理解

  • データ分析基礎知識

  • AI・機械学習の基本概念

こんにちは
です。

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受講生

5

受講レビュー

5.0

講座評価

11

講座

안녕하세요.

바이트 탐정입니다.

지금까지 AI 및 IT 분야에서 20년 가까이 IT전략, 정보보안 분야에 대한 업무를 해왔습니다.

이러한 실제 업무 노하우를 바탕으로 여러분들에게 쉽고 재미있게 깔끔한 강의로 실제 업무에서도 도움이 되는 강의로 수강생 분들의 지식과 스킬을 업그레이드 하세요.

カリキュラム

全体

18件 ∙ (3時間 50分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

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