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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(造船・海運分野)

造船・海運産業は伝統的な重工業の代表分野ですが、デジタル変革と人工知能(AI)技術の結合を通じて新たな競争力を確保しています。本講義は、AI基盤の造船所生産管理、船舶設計自動化、海上物流最適化、予知保全システム構築など、実際の現場で活用される具体的な適用事例を中心に構成されました。 現場中心のアプローチで、単純な理論ではなく**「造船所でAIが実際にどのように働くか」**を理解することができます。また、AI技術の導入段階で考慮すべきデータインフラ構築、モデル学習、そして海洋環境特有の制約事項まで扱います。

3名 が受講中です。

  • 88888
AI 활용법
AI적용사례
인공지능(ai)
딥러닝머신러닝
AI
Generative AI
Data Engineering
Computer Vision(CV)
Business Problem Solving

こんなことが学べます

  • 造船・海運産業のデジタル転換トレンド

  • 船舶設計及び生産工程自動化

  • 予知保全とエネルギー効率管理

  • 海運物流及び運航管理最適化

  • AI導入のためのデータアーキテクチャとセキュリティ

AI を活用した製造業分野の実務適用戦略(造船・海運分野)

講義の特徴

  • 現場中心の構成: 理論よりも実際のプロジェクトベースの事例中心学習

  • 産業カスタマイズAI戦略:海洋産業環境に特化したAI適用モデルの提示

  • B2B適用可能:企業教育、スマートファクトリー及び海運会社のデジタル変革連携

このような内容を学びます

造船・海運分野に特化した講義コンテンツで構成

実際の造船所および海運分野における工程をAIで活用する方法を扱っています。

造船所生産工程管理

資材フロー最適化

資材フローの最適化に必要な内容と画像を反映しました。

資材フロー最適化

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、その他学習資料の特徴・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?

  • 造船所、海運会社、機資材業者など現業実務者

  • 製造・物流産業におけるAI導入およびデジタル変革担当者

  • 産業別AI実務適用戦略を学びたいAI・データアナリスト

  • 造船・海運産業の未来の職務変化に備えるエンジニア及び管理者

こんにちは
です。

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受講生

8

受講レビュー

5.0

講座評価

15

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

20件 ∙ (4時間 21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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