機械学習の基礎とデータ解析技術および活用事例 ~ 1人1台PC実習付 ~

~ AI/機械学習の活用とExcel線形解析、ニューラルネットワーク非線形解析、逆問題への適用 ~

・設計・製造・品質管理など、ものづくりの課題の解決に応用できる機械学習を修得し、実践で活用するための講座
・製造プロセス条件の最適化、非破壊検査、予測制御など応用が広がる機械学習を修得し、ものづくりの現場で効果的に活用するためのセミナー!
※PCは弊社にてご用意致します

講師の言葉

 本セミナーでは、はじめにものづくりの現場での様々な課題に対するAI/機械学習の適用事例や最近の適用トレンドを学びます。次に、ものづくりの基礎となる初等物理の基本問題に対して、線形回帰分析およびニューラルネットワーク非線形回帰を適用し、「教師つき学習モデル」の本質的理解につなげます。
また、品質検査のコスト削減(自動化)を実現する上で必要な画像データの判別を念頭においた文字パターンの判別、「教師なし学習モデル」の例として、多次元データの情報集約による理解のための主成分分析、自己組織化マップの適用を通して、それぞれの技術の価値を深く理解して活用いただくことを目的としています。
最後に、「教師つき学習モデル」の逆解析から最適設計条件を探索するためのツールとしてExcelソルバーの活用、遺伝的アルゴリズムによる大域的な最適解の探索の実践について学びます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年05月28日(木) 10:30 ~ 17:30
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 ・製造業の研究開発部門および生産部門の方
(機械学習の活用に関心のある、製造業の研究開発部門、設計、製造、品質管理、品質保証、強度研究、解析部門の方)
予備知識 ・Excelの基本操作、初等物理(高等学校程度)の基礎知識があると良いです
修得知識 ・ものづくりにおける機械学習の本質的価値、弱点とその克服法を理解して、業務課題に適用するための知識と具体的な手順を習得できます
プログラム

1. ものづくり現場の課題とAI/機械学習の活用事例
  (1). 製造業における機械学習への取り組み例
      a. 製造プロセス条件の最適化/非破壊検査/ソフトセンサー
  (2). 最近のAI/機械学習の活用動向
      a. CAE/AI(物理シミュレーションによる設計コストの削減)
      b. IoT/AI (プロセスの学習による予測制御)
  (3). AI/機械学習を業務ドメインの言葉で理解し、活用するためのステップ

2. Excel線形解析
  (1). 重回帰分析~教師つき学習の基礎
      a. Excel分析ツール/Excel VBA/Excelソルバー
      b. モンキーハンティングと古典力学
      c. ヒストグラム/相関分析/重回帰分析
  (2). 主成分分析~教師なし学習の基礎
      a. 情報の集約とはどういうことか?
      b. 文字パターン群の可視化
  (3). 実験計画法(直交表)による効率的なデータサンプリング

3. ニューラルネットワーク非線形解析
  (1). 予測モデルの開発と過学習
      a. スパース性の仮説による過学習の回避
      b. 線形回帰から非線形回帰へ
  (2). 文字判別モデルと感度分析による要因分析
  (3). 自己組織化マップ(非線形主成分分析)による可視化

4. 逆問題への適用
  (1). Excelソルバーの活用
  (2). 遺伝的アルゴリズムによるグローバル探索の高速化

キーワード 機械学習 線形解析 重回帰分析 主成分分析 実験計画法 ニューラルネットワーク 予測モデル 過学習 逆問題 遺伝的アルゴリズム 教師つき学習モデル
タグ 統計・データ解析
受講料 一般 (1名):55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):49,500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 小田急第一生命ビル(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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