～ 組合せ最適化問題とその応用事例、整数計画ソルバーの利用法、メタヒューリスティクスの設計と開発への応用 ～
・現実問題に数理最適化を適用する上でのノウハウや注意点が修得できる講座
・現実問題の解決に有効な実践的枠組みである「整数計画ソルバーの利用法」および「メタヒューリスティクスの設計と開発」法について学び、実務での応用に活かそう！
数理最適化（組合せ最適化）の基礎と問題解決の実践的なアプローチ
講師の言葉
ビッグデータから人工知能（AI）までデータサイエンス技術の導入にともない、実務における意思決定や計画策定に関する多くの事例が最適化問題にモデル化できることが再認識されるようになりました。特に、オンライン公告における商品の推薦や物流における配送など、現実社会から収集されたビッグデータに基づく大規模な最適化問題を現実的な計算時間で解くアルゴリズムが強く求められるようになりました。
本セミナーでは、産業や学術の幅広い分野における現実問題の解決に数理最適化を活用するための実践的なアプローチである「整数計画ソルバーの利用法」と「メタヒューリスティクスの設計と開発」について解説します。また、具体的な応用事例の紹介を通じて、現実問題に数理最適化を適用する上での注意点やノウハウを解説します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・実務においてデータ収集と分析を終えた後に残る意思決定や計画策定の課題に数理最適化を活用したい方 ・機械学習やデータマイニング以外にも実務に使えるデータサイエンス技術を習得したい方 ・生産計画、エネルギーマネジメント、人員計画、資産運用、施設配置、交通計画など産業やサービスの幅広い分野の方に参考になります |
| 予備知識 |
・基本的な数学解析および線形代数の知識（理工系学部２年生程度）を有すること ・アルゴリズムとデータ構造の知識およびプログラミングの経験があること （必須ではないがある方が理解の助けになるので望ましい） |
| 修得知識 |
・整数計画ソルバーの利用法に関する入門的な知識 ・メタヒューリスティクスに関する入門的な知識 |
| プログラム |
１．組合せ最適化問題とその応用事例 ２．整数計画ソルバーの利用法 ３．メタヒューリスティクスの設計と開発 ４．最適化問題の応用事例 １ ５．最適化問題の応用事例 ２ |
| キーワード | 組合せ最適化 数理最適化 線形計画 整数計画 ソルバー メタヒューリスティクス 貪欲法 局所探索法 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、コンテンツ、ソフト管理、ソフト教育、ソフト知的財産、生産管理、組み込みソフト、データ分析、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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