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

２．開発環境
（１）学習済モデルのソースコードダウンロード
（２）仮想環境の構築
（３）ライブラリインストール
（４）学習済モデルの動作確認

３．物体検出概要
（１）物体検出とは
（２）ディープラーニングによる物体検出の仕組み
（３）物体検出タスクにおける性能指標
　　イ.ＩｏＵ
　ロ.ｍＡＰ

４．独自データセットによる物体検出
（１）独自データセット（例：製造現場での数種類の製品画像データ）
（２）アノテーション
（３）学習済モデルを活用した転移学習
（４）推論用アプリケーション開発　
（５）推論による動作確認
（６）性能指標による評価

５．エッジデバイスによる推論
（１）エッジデバイスとは
（２）工場内でエッジデバイスを選択する理由
　　イ.設置場所・クラウド・消費電力・セキュリティの観点から
（３）エッジデバイス搭載技術
　　イ.モデルの最適化と外部アクセラレータによる高速推論
（４）推論用アプリケーション開発　
（５）推論による動作確認
（６）性能指標による評価

６．まとめ
（１）各実習に対する確認・評価及び講評