研修内容・特徴

本研修では、Pythonを基盤とした機械学習とディープラーニングの技術を、基礎から応用まで段階的に学びます。Pythonの基本文法やデータ処理ライブラリの活用を学び、OpenCVを用いた画像解析やPyTorchによるディープラーニングモデルの構築を実践します。また、Flaskを用いたWebアプリ開発を学ぶことで、AIモデルを実務に統合しやすい形で運用できるスキルを習得します。

 到達目標

1. Pythonを用いた機械学習とディープラーニングの基礎から応用までを習得し、実践的なAI開発ができるようになる。
2. OpenCVを活用した画像解析や、転移学習を用いたOK/NG判定モデルの開発ができるようになる。
3. Flaskを使ったWebアプリ構築を学び、機械学習モデルを業務システムに統合できるようになる。

 研修プログラム例

週数	内容	具体例	到達目標
1週目	Pythonの基礎	・基本的な構文（変数、条件分岐、ループ） ・関数やクラスの作成	・Pythonの基本構文を理解し、簡単なプログラムを作成できる
2週目	データ解析ライブラリの理解	・Numpyによる数値計算 ・Pandasでのデータ操作 ・Matplotlibを用いたデータ可視化	・データの処理や可視化に必要なライブラリの基礎を習得
3週目	OpenCVによる画像解析（基礎）	・画像処理手法の学習（エッジ検出、閾値処理）	・OpenCVを使って基本的な画像解析を行える
4週目	OpenCVによる画像解析（応用）	・実際の写真を用いて不良検出を実装	・画像処理を活用して実務データに応用できる
5週目	Webアプリ構築	・Flaskを用いたWebアプリの構築 ・簡単なフォーム作成	・AIモデルを組み込んだWebアプリケーションを構築できる
6週目	ディープラーニング基礎	・PyTorchでのニューラルネットワーク構築 ・モデルの訓練と評価	・基本的なディープラーニングモデルを自分で構築できる
7週目	ディープラーニング応用	・転移学習を活用した画像分類 ・データセットを用いたOK/NG判定	・実務データを使ったモデルの応用が可能になる
8週目	プロジェクト演習	・社内課題をテーマとしたモデル構築 ・Webアプリケーションへの統合	・研修内容を統合し、プロジェクトとして成果物を完成させる
9週目	デプロイと運用の基礎	・AIモデルのデプロイ ・Flaskアプリの運用とメンテナンス	・構築したアプリケーションを運用環境で稼働させる
10週目	成果発表とレビュー	・プロジェクトの成果発表 ・フィードバックを基にした改善	・完成した成果物を発表し、フィードバックを活かして改良を加える

 企画者コメント

本研修は、機械学習未経験のエンジニアが短期間でAI技術を習得し、社内プロジェクトに貢献できるよう設計されています。Pythonの基本から始め、機械学習やディープラーニングの基礎をしっかりと学び、実務に直結するスキルを磨きます。特に、画像解析やOK/NG判定といった実用的な課題に取り組むことで、学んだ知識を即業務に活かせるようになります。

また、Flaskを活用したWebアプリ構築を通じて、機械学習モデルを実際の業務システムに統合する方法を学ぶことも特徴の一つです。これにより、単にモデルを開発するだけでなく、実際に使われるシステムへ組み込むスキルを身につけることができます。研修を通じて、受講者が機械学習エンジニアとしての第一歩を踏み出し、社内のデータ活用や業務改善に貢献できることを期待しています。

 関連サービス

伴走型オーダーメイド研修