CAEのためのプロンプトエンジニアリングと生成AIの活用法および設計・解析の効率化 <オンラインセミナー>

~ CAE特有のデータに対するプロンプト技術、CAEワークフローにおける生成AIの統合、自動化とインテリジェント化への応用 ~

・CAE特有のデータに対するプロンプト技法とAIフレームワークの活用法を修得し、設計・解析の効率化に活かすための講座
・設計・解析におけるLLMとプロンプトエンジニアリングの実践的な活用方法を修得し、CAEプロセスの改善による生産性向上へ応用しよう!

オンラインセミナーの詳細はこちら:

・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 本セミナーの講師は、CAE(計算機支援工学)における大規模言語モデル(LLM)の活用とプロンプトエンジニアリングの専門家です。
 これまでに、自社セミナーにおいてCAEにおけるLLMの活用について8回、プロンプトエンジニアリングについて8回の講義を行い、実践的な知識と経験を積み重ねてきました。この経験や社内自主プロジェクトによる検討を通じて、CAE特有のデータに対するプロンプト技法の開発や、AIフレームワークを用いたCAEプロセスの改善に取り組んでいます。
 セミナーでは、自動車産業や航空宇宙分野などでのCAE応用事例を交えながら、LLMとCAEの融合がもたらす可能性と課題について解説します。理論と実践のバランスを重視し、参加者の理解度に合わせた説明を心がけています。
 最新の研究動向にも注目しており、生成AIを活用したCAEの将来展望についても、実績に基づいた見解を提供します。本セミナーを通じて、CAEエンジニアの皆様にLLMとプロンプトエンジニアリングの実践的な活用方法をお伝えします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2025年02月27日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・機械、自動車などの製造のほか建設、エネルギー、運輸の各業界で生成AIを設計、開発、品質保証、保守、生産設備設計、実験などに適用したいと考えている方
・業種は問いません
・情報工学の話にアレルギーや拒絶反応の無い方
予備知識 ・AIに関する一般常識
・CAEソフトを利用している事は必須では有りませんが、或る程度のCAEの業務内容の知識
・プログラミングの基礎知識の有る方(コードが書ける必要は無い)
修得知識 ・CAEにおける生成AIを活用する上でのプロンプトエンジニアリング
・生成AIのカスタマイズや利用の可能性に対する知識
プログラム

1.イントロダクション
  (1).セミナーの目的と概要
  (2).CAEと生成AIの関係性

2.生成AIの基礎
  (1).生成AIの概念と仕組み
  (2).代表的な生成AIモデルとその特徴
  (3).最新のAIフレームワーク
  (4).生成AIの発展動向(エージェント技術を含む)

3.CAEにおける生成AIの活用領域
  (1).設計最適化
  (2).シミュレーション支援
  (3).結果解析と可視化
  (4).問題解決と意思決定支援

4.プロンプトエンジニアリングの基礎
  (1).プロンプトエンジニアリングとは
  (2).効果的なプロンプトの構成要素
  (3).CAE特有のデータに対するプロンプト技術

5.CAEのためのプロンプトエンジニアリング技法とそのポイント
  (1).タスク指向プロンプト
  (2).結果解釈プロンプト
  (3).問題解決プロンプト

6.CAEワークフローにおける生成AIの統合
  (1).前処理段階での活用
  (2).解析実行時の支援
  (3).後処理と結果評価での応用
  (4).自動化とインテリジェント化(エージェント的アプローチを含む)

7.最新AIフレームワークのCAE応用とそのポイント
  (1).DifyによるCAEのAI化
  (2).その他のフレームワークのCAE応用事例

8.事例研究:CAEにおける生成AI活用の実例
  (1).自動車産業での応用
  (2).航空宇宙分野での活用
  (3).流体力学シミュレーションでの活用
  (4).生成AIと先進的AI技術の統合事例

9.生成AIを活用したCAEの将来展望
  (1).AI駆動型CAEプラットフォーム
  (2).デジタルツインとの連携
  (3).持続可能な設計プロセスへの貢献
  (4).最新の研究動向と将来の方向性

10.生成AI活用にあたっての倫理的考慮事項と課題および注意点
  (1).データプライバシーとセキュリティ
  (2).AI生成結果の信頼性と検証
  (3).人間の専門知識との補完関係

11.まとめ
  (1).主要ポイントの復習
  (2).今後の学習リソースと参考文献

キーワード 生成AI エージェント技術 設計最適化 シミュレーション支援 結果解析 プロンプトエンジニアリング CAEワークフロー 自動化 インテリジェント化 AIフレームワーク デジタルツイン
タグ AI・機械学習業務改善機械機械要素強度設計自動車・輸送機設計・製図・CAD流体解析
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日