エンジニアのためのAI・データ実務ハンドブック

エンジニアのためのAI・データ実務ハンドブック

AIが出した数字を見極め、AIに正確に指示し、その結論を説明できるエンジニアのためのテキスト講座

• 構成：8セクション、25レッスン、演習問題80問、実習ノートブック4つ、ハンドブックPDF 1冊

こうした方におすすめです

• AIが作成した分析・レポートを業務で使う際に、数字が正しいか自分で確認する基準が必要なエンジニア

• 「精度99%」という報告を受けたとき、何を確認し直すべきか知りたいデータ実務担当者

• 管理図・工程能力・測定システム解析をAI分析結果と結び付けて、改めて整理したい品質・工程担当者

何を学ぶのか

セクション内容
1. AIとLLMの原理、安全な使い方、トークン・コンテキスト・temperature・ハルシネーション、RAGとファインチューニング、情報漏えいとプロンプトインジェクション
2. AIの結果検証と協働指示の設計、ハルシネーションの種類と検証のはしご、不変量による検算とレポートの構成
3. 確率と統計、正規分布の感覚、標準誤差とp値、ベースレートとシンプソンのパラドックス
4. 機械学習の評価指標、過学習と検証設計、再現率・適合率・F1・MCC、回帰指標と不均衡データ
5. データ品質とデータリーケージ、データ点検チェックリスト、5種類のリーケージと分割の原則、ドリフトとPSI
6. SPCと工程能力、管理図と異常判定ルール、管理限界と規格限界の違い、Cp・Cpkとシグマ水準
7. 測定システム分析（MSA）、偏り・線形性・安定性、Gage R&Rの%GRRとndc、カッパ係数
8. 製造現場におけるAI活用事例、予知保全、画像検査、バーチャルメトロロジー、歩留まりモデル、AI導入チェックリスト

提供資料

• 授業ノート25冊（教室ですぐに読める）と、各授業に付属する授業資料PDF 25冊、25回の授業をまとめた合本PDF

• ハンドブックPDF『エンジニアのためのAI・データ実務ハンドブック』48ページ

• セクション別の練習問題80問の問題集と正答・解説集PDF。

• セクション別ウェブ模擬試験：練習問題10問をウェブ上で解き、すぐに採点と解説を確認する。解答中は、AIアシスタントに1回の受験につき最大3回まで質問できる。

• 実習ノートブック4つ（管理図、Cp・Cpk、Gage R&R、不均衡分類指標）。授業資料のnotebooks.zipから入手します。