セミナー概要

近年、機械学習技術の進化により、製造業でのAI活用が急速に広がっています。製品開発、品質管理、設備保全など、様々な領域でプロセスにAIを統合することにより、効率化とデータ駆動型の意思決定が実現可能となります。このため、多くの企業ではAI技術の利用と展開を促進するために、AI人材の育成に力を入れ、企業内でのAIシステム開発が活発に行われています。

しかしながら、業務に適したAIシステム開発には、多くの課題が伴います。AIシステムは常に変化する入力データに基づいて動作するため、モデルの精度が変わり、過去条件の完全再現が難しくなることや、新しく得られた未知のデータに対する入出力の異常検出が困難になることがあります。
このため、システムのリリース後は、モデルの精度とその変化に対する監視、再構築、再学習などの運用作業が非常に重要になります。しかし、運用作業には開発者と同等の専門知識が必要であり、AIシステム開発者が運用にも深く関与することがほとんどです。その結果、システムを開発すればするほど運用工数が増え、開発工数が取れなくなるとともに、システム運用の属人化のリスクも増加してしまいます。

本セミナーで​​​​は、製造業でAIシステムの開発に携わる方々を対象に、AIシステムの開発プロジェクトを継続的に改善するための保守・運用プロセス「MLOps」の構築方法について詳しく解説します。皆様、この機会にぜひご参加ください！

こんな方におすすめ

• AIモデルの再利用、管理の簡略化​をしたい
• モデル精度劣化の早期検出を行いたい
• 開発・運用作業の属人性の解消をしたい