■機械制御領域で有効な「リアルタイム学習AI」について解説
機械制御領域でAIを活用するためには、AIの予測精度を高く維持することが求められます。しかし、予測精度は時間が経つと低下していくため、再び精度の高いAIを作り直すために「再学習」を実施する必要があります。再学習の方式として、新しいデータを蓄積して定期的にAIを再構築する「バッチ学習」という手法があります。ただし、バッチ学習では、データの蓄積が必要であるためにリアルタイムでAIを更新することは出来ません。一方、「リアルタイム学習」は、データを1レコードずつ逐次的に学習することで常にAIを更新することができます。リアルタイム学習は、予測精度の低下を防ぐだけでなく、周囲の環境変化に対応することも可能です。
▼リアルタイム学習AI とバッチ学習AIの比較
■オンラインコース 概要
・本コースがおすすめな方：
・リアルタイム学習AIについて学びたい方/AIの予測精度維持に課題を持っている方
・実践的なエッジAIの活用事例を知りたい方
・機械制御領域でのAI活用に興味のある方
・プログラム：
・リアルタイム学習 AI とは
・エッジ AI とリアルタイム学習
・リアルタイム学習可能なエッジ AI アルゴリズム MST
・視聴方法：オンライン（デジタル人材育成プラットフォーム「Aidemy Business」にて公開）
・お問い合わせ：
以下のフォームよりお送りください。
https://business.aidemy.net/contact/
その際、「リアルタイム学習AI入門」のコース名称を記載いただければ幸いです。
▼エイシング代表取締役CEO出澤が講師を務めるコース「リアルタイム学習AI入門」
■オンラインコース 講師 プロフィール
代表取締役CEO
出澤 純一
2004年早稲田大学ビジネスコンテスト「ワセダベンチャーゲート」最優秀賞。
2008年早稲田大学大学院理工学研究科精密機械工学専攻。
修士卒業後は会社経営と並行しAIアルゴリズム研究も行う。
2016年12月株式会社エイシング 代表取締役CEO就任。
株式会社エイシング
長年にわたる機械制御とAIに関する研究成果を基に2016年12月設立。2021年10月「CEATEC AWARD 2021」にて部門賞グランプリを受賞。2018年8月「大学発ベンチャー表彰2018～Award for Academic Startups～」における、経済産業大臣賞を受賞。2018年3月「起業家万博」にて総務大臣賞、2017年2月株式会社日本総合研究所主催「未来2017」最終選考会にて日本総研賞など、数多くのベンチャーアワードを受賞。末端機器で推論を行うエッジAIの中でも、推論に加え学習も可能で、より軽量なエンドポイントAIを開発・提供している。
代表取締役CEO：出澤 純一
所在地：東京都港区赤坂6丁目19番45号赤坂メルクビル1F
設立：2016年12月8日
資本金：899百万円（資本準備金含む）
コーポレートサイト：https://aising.jp
