生成AIを活用したサロゲートモデルの構築技術と効果的なCAE解析への応用 <オンラインセミナー>
~ 構造解析・流体解析・熱解析の基本コード自動生成、CAEシミュレーション結果の可視化、AIモデル構築の基本プロセスと強度評価、構造最適化、熱設計、流体力学への応用 ~
・生成AIを活用したAIモデルの構築と自動プログラミング技術を修得し、設計や解析の効率化へ応用するための講座
・PythonによるCAE解析へ活かすためのサロゲートモデルの迅速な構築・評価技術を修得し、構造解析や流体解析、熱伝導など幅広いCAEシミュレーションへ応用しよう!
・生成AI(ChatGPT)を活用することで、プログラムの自動生成やエラーメッセージの解析が可能となります
・Excelを使ったAIモデル構築手法が理解でき、Pythonプログラミングへ応用できます
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・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
本セミナーでは、構造解析や流体解析、熱伝導など幅広いCAE(Computer AIded Engineering)シミュレーションを対象とし、生成AI(ChatGPT)を活用した自動プログラミング技術を学びます。特に、CAEに興味はあるがプログラミングに不安のある技術者でも安心して取り組める内容となっており、Excelソルバーによる深層学習の基礎も平易に解説します。また、ChatGPTのコード生成・エラー解析・チューニング提案機能を活かして、PythonによるCAE向けサロゲートモデルを迅速に構築・評価する実践的なスキルも習得可能です。室内流れの解析をはじめとする身近なシナリオを通じて、AIを活用した新しいCAE活用法を提案し、技術革新を支援します。
初心者から中級者まで幅広く学べる、生成AI時代のCAE入門として最適なセミナーです。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2025年07月17日(木) 10:30 ~ 17:30
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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 |
・AI技術の導入を目指している企業の技術者や、研究機関で新しい解析手法を模索している研究者の方
・Pythonや深層学習モデルの基礎を学びたい初心者から中級者
・Excelソルバーを利用したAIモデルの理解と構築に興味がある方
・生成AIを用いた自動化技術やプロンプトエンジニアリングに関心のある方 |
予備知識 |
・Excelの基礎的な操作スキル(セルの編集、関数の入力、Excelソルバーの設定程度)
・Pythonやニューラルネットワークに関する基礎知識があると理解しやすい |
修得知識 |
・CAE向けAIサロゲートモデルの構築法をその応用
・生成AIを活用したPythonプログラム自動生成の技術
・ChatGPTを用いたエラーメッセージの解析と自動修正プロンプトの作成方法 |
プログラム |
1.序論:サロゲートモデルの定義と応用例
(1).セミナーの目的と概要
a.CAE(構造・流体・熱)シミュレーションの重要性と活用分野
b.生成AIと深層学習の融合によるCAE革新の可能性
c.サロゲートモデルの定義と応用例(設計最適化、リアルタイム予測など)
(2).参加者の対象と到達目標
a.初心者(CAEやAIの基本概念を学ぶ)
b.中級者(Excelソルバーを通じたAIモデル理解)
c.上級者(生成AIによるコード自動生成と応用)
2. 生成AIを使ったCAEシミュレーションの実装
(1).生成AIとは?
a.ChatGPT の基本概要と利用方法
b.シミュレーション自動化の利点と課題
c.AIベースと従来型CAE手法の比較
(2).ChatGPTを用いたPythonコード生成(サンプル例提供)
a.サンプル①:構造解析・流体解析・熱解析の基本コード自動生成
b.サンプル②:ChatGPTによるコードの自動解説と修正提案
c.Google Colabでの実装環境設定
d.コードの検証・改善と反復実行
(3).CAEシミュレーション結果の可視化
a.応力分布図、流速ベクトル図、温度分布の可視化手法
b.ChatGPTによるmatplotlibコードの自動生成とカスタマイズ
c.複数物理の重ね合わせ表示の実践例
(4).結果の評価と検証
a.シミュレーション精度の基本的な評価指標と基準
b.ChatGPTによるエラーメッセージの解析とデバッグ支援
c.自動評価コードの生成と出力の検証
3.Excelソルバーを用いた深層学習モデルの理解
(1).Excelソルバーの基礎知識
a.Excelソルバーとは?
b.最適化問題とそのCAE分野での応用(形状最適化、材料設計など)
c.ソルバーの設定方法とパラメータ設計
(2).Excelを用いた深層学習の原理理解
a.単純パーセプトロンによる出力予測モデルの実装
b.ニューラルネットワークの構造理解(層・活性化関数)
c.誤差逆伝播法の可視的理解と学習ループの体験
4.CAE解析へ活かすためのAIサロゲートモデル構築
(1).AIモデル構築の基本プロセス
a.シミュレーション結果を活用した教師データの作成
b.入出力データの正規化、分割、特徴抽出の方法
c.構造・流体・熱のモデル別特徴量の取り扱い
(2).AIモデルのトレーニングと評価
a.ChatGPTによるDNNモデル構築・学習・推論コードの生成
b.精度評価:MSE、MAE、R²スコアの意味と読み解き方
c.モデル改善のためのハイパーパラメータ調整支援(プロンプト例あり)
5.CAE解析へ活かすためのAIサロゲートモデルの応用例と発展的学習
(1).AIサロゲートモデルの応用例
a.部品の強度評価や構造最適化への展開
b.熱設計におけるリアルタイム温度予測への応用
c.流体力学シミュレーションの高速化と設計探索支援
(2).生成AIとCAEの未来展望
a.ChatGPT×CAEの教育的可能性と社内展開方法
b.デジタルツイン構築支援としてのAIモデル活用
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キーワード |
Excelソルバー AIモデル コード自動生成 構造解析 流体解析 熱解析 自動評価コード 深層学習モデル 単純パーセプトロン ニューラルネットワーク 誤差逆伝播法 ハイパーパラメータ調整 デジタルツイン
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タグ |
AI・機械学習、ソフト管理、構造物、最適化・応力解析、設計・製図・CAD、熱設計、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)
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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。
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