産業AIoTブートキャンプ
コホート4｜エッジAI
テクノロジーの未来への完全無料のゲートウェイ！
成長著しいエッジAI（Edge AI）の分野で、ライブ形式のオンラインブートキャンプを通じてキャリアを加速させましょう。わずか8週間のパートタイム学習で、高い需要を誇るスキルと実践的な経験を身につけることができます！
Who can benefit from it?
Anyone willing to improve their skillset:
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シニア・技術エキスパート
ソフトウェアや組み込みシステムで豊富な経験を持ち、実践的なエッジAIスキルを求めるプロフェッショナル、または機械学習の高度な研究を行っている方。
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産業界の実務者
革新的なソリューションを実現するために、エッジAIをIoT、ロボティクス、またはスマートシステムに統合したいと考えている産業界のエキスパート。
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アイデアを持つクリエイター・起業家
エッジAI技術を活用して革新的なプロダクトの開発を目指す起業家やイノベーター。
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IT・テクノロジー愛好家
個人またはキャリアの成長のためにエッジAIを探求したいと考える情熱を持った技術愛好家。
Be a trailblazer in Edge AI
プログラムのハイライトと特典
ネットワーキングの機会: 他の受講生、業界のエキスパート、将来の共同研究者やビジネスパートナーとつながります。
専用アクセス権: 学習をサポートするために特別に用意されたSenzMateのエッジAIツール、リソース、データセットを利用できます。
実践的体験: Jetson NanoやARMマイコンなどのエッジデバイス上でAIモデルを構築・デプロイするハンズオン経験を得られます。
専門知識へのアクセス: IoTやロボティクスにおけるAIデプロイ、モデル最適化、実世界での応用に関してSenzMateから指導を受けます。
BootCamp Program
Program Highlights
Target Audience
Professionals from diverse fields, including IT, engineering, IoT, robotics, electronics, and electrical, with some exposure to machine learning, looking to integrate AI into edge devices for real-world applications
Curriculum Design
Our curriculum is tailored to provide a comprehensive understanding of Edge AI technologies and their practical applications in IoT, smart systems, and robotics.
Hands-on Learning
Gain practical experience in building and deploying AI models on edge devices, guided by industry experts with proven expertise in AI and embedded systems.
About the Bootcamp
産業AIoTブートキャンプ：コホート4｜エッジAI
成長著しいエッジAI（Edge AI）の分野で、ライブ形式のオンラインブートキャンプを通じてキャリアを加速させましょう。わずか8週間のパートタイム学習で、高い需要を誇るスキルと実践的な経験を身につけることができます！
コホート4 モジュール計画（全8週）
コホート4 | Week 01
Lecture :
Jetson Nanoでのカメラ読み取りアプリの構築
Hands-on :
- Jetson Nanoとその機能の概要
- 基本セットアップ：ハードウェア接続、OSインストール、リモートアクセス
- カメラ入力に必要なパッケージとライブラリのインストール
- Hands-on (実践): カメラからの映像キャプチャと画面表示。
コホート4 | Week 02
Lecture :
Jetson Nanoでのリアルタイム物体検出
Hands-on :
- CUDAの概要と機械学習パッケージのインストール
- モデルの選定および精度とパフォーマンスのトレーオフ理解
- Hands-on (実践): 学習済みモデルを使用したリアルタイム物体検出の実装。
コホート4 | Week 03
Lecture :
Jetson Nanoでのリアルタイム人物トラッキング
Hands-on :
- TensorRTを使用した推論モデルの最適化
- 人物トラッキングアルゴリズムの実装と本番環境へのデプロイ
- Hands-on (実践): リアルタイムトラッキングアプリケーションの開発とテスト。
コホート4 | Week 04
Lecture :
Dockerを使用したモデルのデプロイ
Hands-on :
- Dockerの概要とコンテナ化のメリット
- Jetson Nano用MLアプリのDockerコンテナ構築
- 拡張性と再現性の高いデプロイに関する検討事項
- Hands-on (実践): Docker化した人数カウントアプリケーションの作成とデプロイ。
コホート4 | Week 05
Lecture :
ARMマイコンと周辺機能入門
Hands-on :
- 組み込みシステムにおけるARMアーキテクチャの概要
- STM32を中心としたARMマイコンファミリーと周辺機能（GPIO, ADC, UART , I2C）の探求
- Hands-on (実践): 開発環境のセットアップと基本的な周辺機能制御プログラムの実行。
コホート4 | Week 06
Lecture :
マイコンとの互換性評価とアプリケーション計画
Hands-on :
- ARMマイコンのハードウェア能力の評価とリソース制約（メモリ、処理能力）の理解
- STM32マイコンを使用したアプリケーションの計画（事例とサンプル）
- Hands-on (実践): STM32CubeMXを使用したアプリケーション互換性分析。
コホート4 | Week 07
Lecture :
STM32マイコンへのニューラルネットワーク展開
Hands-on :
- リソース制限のあるデバイスにおけるニューラルネットワーク展開の概要
- ARM向け軽量MLモデルの学習・変換とSTM32Cube.AIを用いたデプロイ手順
- Hands-on (実践): STM32マイコンへ事前学習済みモデルをデプロイ。
コホート4 | Week 08
Lecture :
STM32での簡易コンピュータビジョンモデル
Hands-on :
- AIコンピュータビジョンのためのSTM32活用とモデル最適化
- コンピュータビジョンアプリケーションのデプロイとテスト
- Hands-on (実践): ドライバーの行動分析モデルの構築と実行。
コホート4 | Week 01
Lecture :
Jetson Nanoでのカメラ読み取りアプリの構築
Hands-on :
- Jetson Nanoとその機能の概要
- 基本セットアップ：ハードウェア接続、OSインストール、リモートアクセス
- カメラ入力に必要なパッケージとライブラリのインストール
- Hands-on (実践): カメラからの映像キャプチャと画面表示。
コホート4 | Week 02
Lecture :
Jetson Nanoでのリアルタイム物体検出
Hands-on :
- CUDAの概要と機械学習パッケージのインストール
- モデルの選定および精度とパフォーマンスのトレーオフ理解
- Hands-on (実践): 学習済みモデルを使用したリアルタイム物体検出の実装。
コホート4 | Week 03
Lecture :
Jetson Nanoでのリアルタイム人物トラッキング
Hands-on :
- TensorRTを使用した推論モデルの最適化
- 人物トラッキングアルゴリズムの実装と本番環境へのデプロイ
- Hands-on (実践): リアルタイムトラッキングアプリケーションの開発とテスト。
コホート4 | Week 04
Lecture :
Dockerを使用したモデルのデプロイ
Hands-on :
- Dockerの概要とコンテナ化のメリット
- Jetson Nano用MLアプリのDockerコンテナ構築
- 拡張性と再現性の高いデプロイに関する検討事項
- Hands-on (実践): Docker化した人数カウントアプリケーションの作成とデプロイ。
コホート4 | Week 05
Lecture :
ARMマイコンと周辺機能入門
Hands-on :
- 組み込みシステムにおけるARMアーキテクチャの概要
- STM32を中心としたARMマイコンファミリーと周辺機能（GPIO, ADC, UART , I2C）の探求
- Hands-on (実践): 開発環境のセットアップと基本的な周辺機能制御プログラムの実行。
コホート4 | Week 06
Lecture :
マイコンとの互換性評価とアプリケーション計画
Hands-on :
- ARMマイコンのハードウェア能力の評価とリソース制約（メモリ、処理能力）の理解
- STM32マイコンを使用したアプリケーションの計画（事例とサンプル）
- Hands-on (実践): STM32CubeMXを使用したアプリケーション互換性分析。
コホート4 | Week 07
Lecture :
STM32マイコンへのニューラルネットワーク展開
Hands-on :
- リソース制限のあるデバイスにおけるニューラルネットワーク展開の概要
- ARM向け軽量MLモデルの学習・変換とSTM32Cube.AIを用いたデプロイ手順
- Hands-on (実践): STM32マイコンへ事前学習済みモデルをデプロイ。
コホート4 | Week 08
Lecture :
STM32での簡易コンピュータビジョンモデル
Hands-on :
- AIコンピュータビジョンのためのSTM32活用とモデル最適化
- コンピュータビジョンアプリケーションのデプロイとテスト
- Hands-on (実践): ドライバーの行動分析モデルの構築と実行。
Expected Outcomes of Cohort 4
Comprehensive understanding of Edge AI concepts and technologies.
Proficiency in deploying AI models on edge devices for real-time applications such as computer vision, predictive analytics, and automation.
Expertise in optimizing AI models for resource-constrained devices like Jetson Nano and ARM microcontrollers.
Hands-on experience with tools and frameworks for Edge AI, including TensorRT, Docker, and STM32Cube.AI.
Knowledge of industry best practices for implementing scalable and efficient Edge AI solutions.
Confidence in designing, developing, and deploying Edge AI solutions for IoT, robotics, and smart systems.
Networking opportunities with industry professionals and peers.
Certificate of Completion to validate your skills and knowledge in Edge AI.
前提条件
Expected to dedicate 8-10 hours per week to complete the bootcamp, running from January to March
Engage themselves in 2-hour hands-on sessions every Saturday (attendance is mandatory).
Expected to deepen their understanding with dedicated 1-hour Q&A sessions every Sunday
IT、エンジニアリング、IoT、ロボティクス、電子・電気分野のバックグラウンドがあり、機械学習の基礎知識があること。
Interest in working with edge devices like Jetson Nano and ARM microcontrollers, with a passion for solving real-world problems in IoT, robotics, and smart systems.
応募・参加の5ステップ
応募・参加の5ステップ
申込フォームに入力し、自身の情熱とキャリアの意気込みを伝えて選考をスタートします。
1
チームが申請を厳正に審査し、選考された方に確認通知と詳細情報をお送りします。
2
プログラム構造を把握し、講師や同期の参加者と交流するオリエンテーションに参加します。
3
専門講師の指導のもと、ビッグデータおよびIoTの基礎概念をしっかりと固めます。
4
実世界のビッグデータおよびIoTアプリケーションのプロジェクトキックオフに参加し、コンセプトから実装までチームで取り組んでいきます。
5
FAQ
Frequently Asked Questions
Have questions about how our solutions work or how they can support your daily operations? This FAQ section provides simple and clear answers to help you understand everything you need in one place.
Edge AI Bootcamps provide an immersive, hands-on learning experience designed to equip you with the skills to build AI applications on resource-constrained edge devices.
Over 8 weeks, you will work on real-world projects and gain practical experience in deploying AI models on devices like Jetson Nano and ARM microcontrollers.
This bootcamp is 100% focused on industrial applications, ensuring that the skills you acquire are directly relevant to real-world challenges in IoT, robotics, and embedded AI systems.
Courses will be conducted on a dedicated Moodle LMS platform for an engaging, remote, part-time learning experience.
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