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AI Development

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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(食品・医薬品分野)

このコースは食品・医薬品製造業でAIを活用して生産性と品質を向上させる方法を扱います。原材料管理、生産工程、品質検査、規制遵守など主要段階でAIがどのように適用されるかを実際の事例を通じて学び、不良率減少と効率的な運営戦略を理解することができます。 このコースを通じて学習者は▲食品・医薬品産業特性とAI導入必要性▲データ基盤品質管理▲予測保全及び設備効率化▲規制遵守モニタリングとリスク管理▲国内外導入事例分析などを身につけ、現場ですぐに適用可能な戦略とインサイトを得ることができます。

4名 が受講中です。

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Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Big Data
AI
Generative AI

こんなことが学べます

  • 食品・医薬品製造業の特性とAI必要性の理解

  • データ基盤品質管理技法

  • AI基盤予測メンテナンス

  • 規制遵守とリスク管理

  • 実際の適用事例と実務戦略

「製造現場の未来、AIで作る安全で効率的な食品・医薬品」

この講義を通じて学べること

  1. AI活用の基本理解
    – 食品・医薬品製造業でAIが必要な理由と産業別特性の理解

  2. 品質管理と安全性強化
    – 生産及び検査データを活用した不良率削減と品質向上戦略

  3. 予測保守と生産効率化
    – 設備センサーデータ分析による故障予測と稼働率向上

  4. 規制遵守とリスク管理
    – HACCP、GMPなど食品・医薬品規制環境におけるAIの役割と対応戦略

  5. 実際の適用事例と実務インサイト
    – 国内外の成功事例分析を通じた現場適用アイデアの習得

このような内容を学びます

食品・医薬品製造分野のAI技術

食品・医薬品製造分野に特化したAI技術活用に関するコンテンツで構成

授業名の例

生産スケジュール最適化

生産スケジュール最適化におけるAI活用方法と関連画像の挿入による理解の促進

学習内容の本文例

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

  • 必須前提知識の有無を考慮した学習難易度

  • 講義動画の品質(音質・画質)など受講に直接関連する内容および推奨学習方法

  • 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?

  • 食品・医薬品製造業従事者

  • スマートファクトリー/AI導入担当者

  • AI及び製造業融合に関心のある学習者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なIT理解

  • 製造業プロセス基礎知識

  • データ分析基礎(選択事項)

こんにちは
です。

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受講生

7

受講レビュー

5.0

講座評価

13

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 ∙ (4時間 27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: 

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