カリキュラムシート
分類番号 A403-062-A
| 訓練分野 | 電気・電子系 |
|---|---|
| 訓練コース | ＩｏＴ時代の組込みＡＩ実装技術 |
| 訓練対象者 | 組込みシステム開発・設計業務に従事する技能・技術者であって、指導的・中核的な役割を担う者又はその候補者 |
| 訓練目標 | 組込みシステム開発・設計の新たな品質及び製品の創造をめざして、高付加価値化に向けたＡＩ（人工知能）の理論と実習を通じて、ＩｏＴ機器への組込みＡＩの実装技術を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） | うち実習・ まとめ（H） |
|---|---|---|---|
| １．コースの概要及び留意事項 | （１）コースの目的 （２）専門的能力の現状確認 （３）安全上の留意事項 |
0.5 | |
| ２．組込みＡＩ概要 | （１）組込みＡＩとは （２）組込みＡＩのメリット （３）組込みＡＩの活用事例 |
0.5 | |
| ３．ディープラーニング | （１）ディープラーニングとは イ．単層パーセプトロン ロ．ニューラルネットワーク ハ．最適化アルゴリズム ニ．バックプロパゲーション ホ．ディープラーニングの実装 |
2.5 | 1.5 |
| ４．高性能マイコン概要 | （１）高性能マイコンの概要 イ．アーキテクチャ ロ．使用するマイコンボード |
0.5 | |
| ５．組込みＡＩ機器開発フロー | （１）ニューラルネットワークモデル作成 イ．学習用データ収集 ロ．学習用データのラベリング ハ．ディープラーニングフレームワークによる ニューラルネットワークモデルの学習 （２）マイコンへのＡＩ実装 イ．学習済ニューラルネットワークのマイコン用コードへの変換と実装 ロ．学習済ニューラルネットワークによるマイコンでの推論 |
7.5 | 5.5 |
| ６．まとめ | （１）全体的な講評 （２）質疑応答 |
0.5 | 0.5 |
| 訓練時間合計 | 12 | 7.5 |
| 使用器具等 | 外付けＧＰＵ搭載パソコン、マイコン、ディープラーニングフレームワーク、統合開発環境等 |
|---|---|
| 養成する能力 | 新たな品質の創造又は製品を生み出すことができる能力 |
| 改訂日 | 2021.08 |