研究シーズ・産学連携

兵庫県立大学人工知能研究教育センター(AIセンター)による人材育成支援

現在、クラウド技術の高性能化がAIによるビックデータ分析の活用を進展させる一方で革新的なAI(人工知能)チップの開発によりエッジ側の機能が高度化し、情報革命によって日常生活や経済活動が大きく変化しています。

兵庫県立大学はエッジコンピューティングからクラウドコンピューティングまでの幅広い情報分野の研究・教育を行っており、AI時代に欠かせない横断的な技術領域に対応できる技術シーズを持ちます。

これらの強みを活かしてAI社会に対応できる人材育成や社会貢献を担うべく、平成31年4月から本学産学連携・研究推進機構内に当センターを設置いたしました。

【人材育成・普及啓発の取り組み】

県の取り組みと連携し、中小企業・団体のニーズに応じたセミナー、研修会を開催しています。

1.普及啓発セミナー【随時開催】

(1)「AI(人工知能)&自動運転の技術の基礎と最新動向」【開催済】

AI(人工知能)、IoT(Internet of Things:モノのインターネット)は生活や経済活動において身近になってきた。自動運転についても、全国各地で実証実験が行われるようになり、実用化が見えてきたと言われています。AIや自動運転が今どの段階にあるのか、より実用化に近づけるための課題は何か、今後、どのような方向に進んでいくのかということをわかりやすく解説します。

年月日 会場 登壇者
令和2年10月5日(月曜日)
18時00分~20時00分
オンライン開催
・松井 伸之(兵庫県立大学人工知能研究教育センター研究部長)
「現代AI展望:AIの基盤技術から応用まで」

・赤木 康宏 氏(名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授)

「自動運転はどこまで運転を自動化してくれるのか?」
チラシなど

(2)  AI入門セミナー『成功事例から学ぶ AI導入のポイント!!』【計画中】

ビジネスにおけるAI活用の最新事例を紹介するセミナーを開催予定です。
日程・会場が決定次第、ご案内いたします。

 【講演】 兵庫県立大学 大学院情報科学研究科/社会情報科学部 准教授 笹嶋 宗彦
     「中小規模製造業におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の試み」
 【報告】 (1)グローリー株式会社 研究開発センター 主任技師 鵜飼 和歳 氏
      「骨盤CT画像から骨折を自動検出するAIモデルの開発」
     (2)株式会社澤田棉行 本社営業部 クリエートセクションリーダー 山口 貴司 氏
      「AIを用いた不織布の異物検査システムの開発」
     (3)株式会社ブレイン 事業推進部 部長 多鹿 一良 氏
      「画像認識システムにおけるAIの活用事例紹介」

2.講習会(入門編・初級編)【10月1日から募集開始】

「ビッグデータ、IoT時代のためのAI入門講座」(兵庫県立神戸高等技術専門学院と共同開催)
情報化技術のめざましい進歩は、社会のあらゆる領域に多大な影響を与えています。とりわけ、ビッグデータは IoT の発達で容易に収集できるようになり、AI の発達によって分析・活用されつつあります。こうした技術とはどのようなものかをひもとく講義を午前に行い、午後には AI 活用で多用されるプログラミング言語 Python によるプログラミングに取り組みます。
この講座を通して、AI の基礎を知り、来たるべき時代を乗り越える力を身につけませんか?

年月日 会場

登壇者・テーマ

令和3年11月13日(土曜日)~14日(日曜日)
10時00分~17時00分
スペースアルファー三宮 中会議室3
神戸市中央区三宮町1-9-1
三宮センタープラザ東館6階
・松井 伸之(兵庫県立大学産学連携・研究推進機構 人工知能研究教育センター研究部長)
1日目:現代AIことはじめ(講義)
2日目:機械学習の基礎技術(講義)
・礒川 悌次郎(兵庫県立大学大学院工学研究科准教授 )
1日目:AIのためのPython入門(実習)
2日目:PythonによるAI実装入門(実習)

兵庫県立神戸高等技術専門学院のホームページからお申し込みください

講習会様子

3.中級編【随時募集中】

中小企業のAI人材の育成を支援するため、ハンズオン研修で従業員向けの研修を行います。

内容
  • 大学の講義並み(概ね20時間程度)の講習(授業)を行います。あらかじめ講義内容については企業ニーズにあわせて綿密にうちあわせさせていただきます。
  • 講習会で利用するパソコンなどは派遣先の企業で用意いただきます。(普段から利用している端末が望ましい)
  • カリキュラムにしたがって講習を行いますので、企業において氏名された方が全カリキュラム通して受講することを想定しています。
受講対象
  • 受講者についてもITに関する一定の知識を求め、事前・事後の課題なども準備しています。
費用など
  • 講義内容、アシスタントの有無などにより、本学規定の経費をいただきます。事前打ち合わせ、教材準備、計算リソース準備などの費用も含みます。
  • 他機関の専門家派遣制度と同程度までの補助制度がありますので、一定金額は利用者の負担が軽減されます。
  • 教材・教育手法などのノウハウについては兵庫県立大学に帰属します。
    例:「機械学習に必要となる数学・統計学」「Matplotlibによるグラフ作成」「Scikit-Learnによる機械学習」「Scikit-Imageによる画像処理」「Pandasによるデータ分析」「Tensorflowによる深層学習」
 

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