１．コース概要及び留意事項
（１）コースの目的
（２）専門的能力の現状確認
（３）安全上の留意事項

２．人工知能と機械学習
（１）人工知能の考え方の変遷
（２）機械学習の本質とその産業応用について

３．統計的機械学習
（１）教師なし学習とその産業応用
　　イ．クラスタリング（データ分類法）
　　ロ．ベクトル量子化法と自己組織化マップ
　　ハ．教師なし学習による画像認識の方法の実習

（２）教師あり学習とその産業応用
　　イ．線形判別分析とサポートベクターマシン
　　ロ．決定木とランダムフォレスト
　　ハ．教師あり学習による画像認識の方法の実習

４．ニューラルネットワーク
（１）ニューラルネットワークによる機械学習とその産業応用
　　イ．ニューラルネットの歴史と各方式の原理と特徴
　　ロ．ディープラーニング（深層学習）の原理と特徴
（２）ニューラルネットワークによる画像認識の実習
　　イ．階層型ニューラルネットワークによる画像認識
　　ロ．ディープラーニングによる画像認識

５．機械学習の応用
（１）機械学習の製品の欠陥検査への応用
　　イ．認識処理の構築と精度検証の実習
　
７．まとめ
（１）質疑応答・まとめ