• 2021年08月18日(水) 10:30 ~ 17:30

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

　　　　・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による線形解析を活用したものづくり現場のデータ解析と課題解決の活かし方

　　（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によるものづくり現場のデータ解析と課題解決の活かし方

　　（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．逆問題への適用による設計最適探索への応用

　　（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

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