課題1工場での商品の目視点検・検品業務にコストがかかっている

• 画像解析を使い、目視検査の工程をロボットで自動化できます
• 承認をカメラで読み取り、瞬時に良品、不良品を判断できるようにします
• NGだったデータを蓄積し、前工程の改善にも役立てることができます

参考：AIエンジニア研修

課題2商品が頻繁に在庫不足になり、機会損失を生んでいる

• 必要なデータをもとに回帰分析をし、各商品の販売量を予測します
• 商品の在庫が予想を上回ることや在庫不足をなくすことができます

参考：AIエンジニア研修

課題3倉庫内の温度の調整を現場で行っているので、遠隔で温度を監視したい

• 組込み機器とWebを連携するシステムを実装することで遠隔監視が実現します
• 遠隔監視ができるようになれば、現地に出向かなくても温度の調整ができ、人員削減、効率UPにつながります

参考：IoTエンジニア研修

Pythonを用いて、機械学習や深層学習によるAIの開発方法や、様々なデータの分析/解析方法を学習しAIエンジニアに必要な知識と技術の習得を目指します。
データ分析に必須なデータクリーニングから、最終的には画像からの顔検出や文章からのスパム判定などの手法を学習します。具体的な例をとおして理解を深めながら、実践的な技術を習得できます。

学習の流れ

学習1Python基礎

Python言語の基本構文、データ型、オブジェクト指向、標準ライブラリやMatplotlibライブラリとNumPyライブラリの活用方法を学習します。

学習2データサイエンス基礎

ビジネスから先端技術まで、広範囲に活用可能な統計の基礎を学習します。データ分析手法とその流れを学び、Excelでの実装を通じて、実践力を身につけます。データサイエンスとは、統計、人工知能、データ分析などの複数の分野を駆使してデータから価値を引き出すことをいいます。

学習３PythonによるAI活用

Pythonを用いて、機械学習や深層学習によるAIの開発方法を学び、画像認識や自然言語処理プログラムを開発します。また、AIはデータ解析にも使われるため、様々なデータの分析/解析方法についても学習します。

AIとは人間の知能を、コンピュータを用いて人工的に再現したもので、近年では様々な分野で活用されている技術です。

学べること1データクリーニング

データ分析や機械学習には膨大なデータが必要です。ただし、使用するデータは欠損値・表記ゆれ・重複などの分析には不都合なデータが含まれることがあり、綺麗に整える必要があります。これをデータクリーニングといいます。

欠損値

【影響】

• データ分析から正確な洞察を得られない
• 機械学習やディープラーニング、データの可視化の際に正常に動作しない場合がある

表記ゆれ

【影響】

• データを正確に整理・分析することが難しくなる

重複

【影響】

• データの信頼性や分析の正確性が損なわれる
• 誤った集計結果の導出、パフォーマンスの低下に繋がる

学べること2機械学習

機械学習とは、コンピュータが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。

＜機械学習の手順＞

1. データを用意する
2. 全データの内、80%を学習用に、20%をテスト用データに分離する
3. 学習用データで学習させる
4. テスト用データを与えた場合に、正しい結果（分類・予測）を立てられるかを評価する

講座では、上記手順の基、アヤメの分類・ワインの分類・気温の予測を行い、機械学習での分類・予測システムの実現方法を学習します。

学べること3画像認識

顔認識とは、人間の顔を自動的に認識し抽出する技術です。顔認識を搭載したカメラなら、自動的に顔にピントが合うので、簡単にぶれない写真を撮影できます。また、顔の特徴を抽出して、写っている個人を特定することもできます。

※検出した顔の範囲に枠線が付く

監視カメラをリアルタイムに解析し防犯に利用するなど、様々な用途に応用できます。

学べること4自然言語処理

言語判定とは、与えられた文章が何語（日本語、英語、フランス語等）で書かれているか？を判定することです。言語判定は、Webサイトの翻訳など、様々なシーンで活用されています。

＜スパム判定＞

スパム（spam）とは、メールやSNS、掲示板等における、受信者・運営者の意図と反する 有害なメッセージや書き込みのことです。具体的には、不正な宣伝広告や、架空請求やクリック詐欺などがあります。 この様なメッセージは、メッセージに含まれる特有の単語を持つ文章からスパムと判定することができます。

講座では、下記の文章をスパムかどうかの判定をするプログラムを作成します。

機械学習をWebアプリで利用する

学習した機械学習プログラムをWebアプリケーションとして利用する方法を学習します。物体認識としてアップした画像ファイルを認識させます。

参考：Pythonでデータ分析が可能？メリット・デメリットと学習方法を解説

IoT（Internet of Things）とは、あらゆるモノをインターネット（あるいはネットワーク）に接続する技術・仕組みのことです。IoTの普及により、PCやスマートフォンだけではなく、今までわからなかった様々な情報を収集することができ、より高い価値のあるサービスを生み出すことが可能となりました。IoTは先端IT技術として業界を問わず活用されています。それに伴い、IoTの開発にかかわるエンジニアの需要も高まっています。

基本的なIoT活用方法の流れ

1. 各種センサー（温度、湿度、光など）やデバイス（カメラなど）から周辺情報を観測します。
2. 観測したデータをサーバーに送信します。
3. サーバーで収集したデータを分析・解析します。
4. 分析・解析結果をアプリケーションに出力し、データの可視化やサービスを提供します。

IoTの業界別活用例

本コースでは、IoT開発に必要となる知識と技術の習得を目指します。プログラムスキルとしてPython言語を使用し、Webアプリケーションの開発、Raspberry Pi※を活用した、カメラなどのセンサーから自動的にデータの収集を行う技術の習得を目指します。具体的には、Raspberry Piのカメラや温度センサーの情報を、定期的にWebサーバーにデータを送信し、蓄積したデータを別のPCのブラウザ上で確認できるようになります。

※Raspberry　Pi：各種センサーやハードウェアを搭載した小規模なコンピュータのことで、IoT開発や教育に広く使われている

学習の流れ

学習1DX概論

DXの概要から実現するための先端技術、DX推進方法を学び、また活用事例からDX導入のメリット、そして今後のIT業界での展望、身につけておくべきスキルなどDXに関わる知識を学習する講座です。

学習2Python基礎

Python言語の基本構文、データ型、オブジェクト指向、標準ライブラリやMatplotlibライブラリとNumPyライブラリの活用方法を学習します。

学習3HTML/CSS

Webサイト作成の基本となるHTMLとCSSの基本コーディングが身につきます。

学習4Python Webフレームワーク

本講座ではフレームワークとして人気の高いDjango※を使用したWebアプリケーション開発方法を学習します。MVCアーキテクチャを基にデータベース連携まで、実践的なWebアプリケーション開発スキルの習得を目指します。

Django：Pythonで実装されたWebアプリケーションフレームワーク（開発を効率化するための機能の集合）のことで、開発現場で広く使われている

参考：Django

学習5Raspberry Pi

Raspberry Piのセンサーから得られたデータやカメラで撮影された画像をサーバーに送信するWebアプリケーションを作成し、IoT開発に必要な技術を習得する講座です。

各分野と講座マップ

参考：Pythonで機械学習を実装・実施する方法とは？基本となる手順やポイントを解説

KENスクールでは、お客様の課題を解決できる適切な研修をご提案いたします。
まずは、研修を実施したい背景や、目的など、なんでもご相談ください。

NO3Python（パイソン）入門

現在人気急上昇中のプログラミング言語「Python」の基礎を学習します。人気の理由などPythonの概要、anacondaを用いた環境開発構築から、変数・データ型・制御構文・モジュールとパッケージ、などの基本的な文法を習得いただきます。

NO4Python（パイソン）で学ぶ 機械学習入門

今般のAI（人工知能）人気を支える機械学習について、様々な手法の理論を基礎から学習します。機械学習分野で圧倒的な人気を誇るプログラミング言語「Python」での扱い方を学ぶことで、知識だけでなく実践力が身につきます。

SS4Python（パイソン）で学ぶ 人工知能

PythonとTensorFlowを用いて、強化学習、人工知能の学習を行います。

SS8scikit-learnで学ぶ機械学習とAI／データサイエンス

Python言語と、機械学習ライブラリであるscikit-learnを用いて機械学習の基礎について学習します。

KENスクールでは、お客様の課題を解決できる適切な研修をご提案いたします。
まずは、研修を実施したい背景や、目的など、なんでもご相談ください。

特徴1ご要望により講座をカスタマイズいたします

Pythonの研修を希望する目的は企業によりさまざまです。お客様のご希望により講座はカスタマイズいたします。お客様の課題や目的をお伺いし、適したカリキュラムをご提案いたします。

特徴2受講中、受講後のフォローをさせていただきます

外部研修では、受講生の様子が見えないため、「目的通りの内容が習得できているのか？」と不安になるお客様もいらっしゃいます。ご希望により受講中の様子を見学いただくことや、受講終了後に技術面や受講中の様子などご報告させていただきます。

特徴3柔軟な受講形式に対応

集合研修やオンライン形式、ハイブリッド、Eラーニングなど、ご要望に応じた受講形式をご提案いたします。

参考：KENスクールのブレンディッド・ラーニング