～ サロゲートモデル構築のための機械学習適用に関する留意事項、適切な活性化関数、最適化のポイント、早く収束させるための正則化技術 ～
・ＣＡＥによる設計や解析業務においてサロゲートモデルを応用するためのポイントを学び、業務効率や生産性の向上に活かすための講座
・機械学習を用いてＣＡＥの計算結果を学習させ、高速な予測を可能とするサロゲートモデルの構築と活用法を修得し、設計や解析の効率化やコスト削減を実現しよう！
・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。
工学において具体的に数値として予測することが通常の業務で頻繁に行われています。ＣＡＥ技術の発達に伴い複雑な問題においても解くことが可能になりました。一方で、解析時間が多くかかる、解析ケース数が膨大で時間がかかるなどの時間的コスト低減が必要な使い方も一般的となっています。機械学習によりサロゲートモデルモデルを構築し予測そのものは１秒未満で行うことが現実的に可能になりつつあります。つまり、超高速な評価の可能性に期待が高まっています。しかし、機械学習を具体的にどのように実施してよいかわからないという多くの担当の方もいらっしゃると思います。本講習では、最も基本的なことだけに内容を厳選し、しかし、応用への道筋がわかるような内容を考えました。受講対象は多岐に渡りますが機械学習は初めての方や初学者の方を対象とします。データサイエンスの技術は、エンジニアリングの生産性を大きく向上させる切り札です。皆様のご参加お待ちしております。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 |
| 受講対象者 |
・機械学習を工学問題へ応用したいと考えている方 ・機械学習の可能性を具体例から理解したい方 ・設計業務で具体的に時間コストの低減を考えている方 ・画像処理以外の工学問題（回帰問題）への機械学習の適用方法を習得したい方 ・その他さろげーとモデルに興味がある方や困っている方 ・ＣＡＥ、設計、解析、システム、ソフト関連部門の方 |
| 予備知識 |
・Pythonの未経験者は、講習までに実行方法、sin関数などの関数のグラフ化を予習しておいてください ・Pythonで簡単なプログラムを作ったことがある方 ・材料力学の梁のたわみの基礎、構造ＣＡＥ経験者、機械設計のいずれかの経験者（初学者でよい） |
| 修得知識 |
・サロゲートモデルの基礎 ・機械学習の工学問題への適用 ・回帰問題のプログラム例について理解 ・教師データの生成方法 ・データ拡張の考え方と方法 |
| プログラム |
１．サロゲートモデル構築の基本 ２．ニューラルネットワークとはなにか ３．三角関数の学習sin関数とtan関数 ４．サロゲートモデル構築のための機械学習適用に関する留意事項 ５．早く収束させるための正則化技術 ６．最も重要なデータ拡張 ７．サロゲートモデル構築の実際 ～ＣＡＥ（材料力学）によるデータ生成～ |
| キーワード |
サロゲートモデル構築 ニューラルネットワーク ハイパーパラメータ パラメータ 正規化 活性化関数 最適化 正則化技術 データ拡張 ＣＡＥ（材料力学）によるデータ生成 |
| タグ | AI・機械学習、機械、構造物、最適化・応力解析、材料力学・有限要素法、自動車・輸送機、設計・製図・CAD |
| 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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
