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AI Technology

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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(建設・土木分野)

この過程は建設及び土木分野で人工知能(AI)を活用した実務適用戦略を扱う専門過程です。 デジタル転換が加速化される建設産業で、AIは設計・施工・安全・品質管理全般にわたって革新を牽引しています。本過程では実際の現場で活用できるスマート建設、デジタルツイン、AI基盤設備制御、安全モニタリング、品質検証などの実務適用事例を中心に学習します。

4名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 6か月

  • 88888
AI
AI
Generative AI
Generative AI
Big Data
Big Data
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI
Generative AI
Generative AI
Big Data
Big Data
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)

受講後に得られること

  • 建設・土木産業のAI活用概要と必要性

  • デジタルツインとシミュレーションによる施工最適化

  • AI基盤設備自動化及び予知保全技術

  • 安全管理およびリスク監視のためのAI活用

  • 品質検証とスマートインフラ維持管理戦略

AI基盤建設・土木革新戦略:現場ですぐに使える活用法

  • 建設・土木産業とAIの融合原理

    • 従来の建設・土木プロセスとAIが結合される構造の理解

    • 生産性、安全性、品質管理においてAIが提供するイノベーションポイント

  • スマート建設技術とデジタルツインの活用

    • デジタルツインによる施工プロセスシミュレーションとリスク予測

    • プロジェクト全段階(設計–施工–メンテナンス)にわたる適用方法

  • AI基盤設備自動化及び予測保守

    • 掘削機、クレーンなど重機の自律制御事例

    • IoTセンサーデータとAI分析を活用した設備予知保全技法

  • 現場安全管理およびリスクモニタリング

    • CCTV、ドローン、IoTセンサーとAIを組み合わせた安全監視システム

    • 労働者行動分析及び危険区域予測管理

  • スマートインフラと品質検証戦略

    • 橋梁・道路等土木構造物のスマートモニタリング

    • AIによる亀裂・変形検知及び維持管理効率化

こんな内容を学びます

建設・土木分野に特化したAI活用コンテンツで構成

建設・土木におけるAI活用による品質検査の革新と事例

品質検査革新

IoTセンサー活用

建設および土木分野でIoTセンサーを活用する方法に関する内容を含んでいます。

IoTセンサー活用

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?

  • 建設・土木分野の実務管理者およびエンジニア

  • AI技術を産業現場に接続しようとする企画者及び研究者

  • スマート建設およびインフラ革新に関心のある大学生、就職準備生

こんにちは
です。

171

受講生

20

受講レビュー

4.5

講座評価

17

講座

こんにちは。

バイト探偵です。

これまでAIおよびIT分野で20年近く、IT戦略や情報セキュリティ分野の業務に携わってきました。

このような実務ノウハウをもとに、分かりやすく、楽しく、そして明快な講義を通じて、実際の現場でも役立つ内容をお届けします。受講生の皆様の知識とスキルをぜひアップデートしてください。

カリキュラム

全体

20件 ∙ (4時間 9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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