～ 流体解析、構造解析、連成解析におけるＣＡＥデータ生成、ＣＡＥにおけるPythonの活用方法、ＣＡＥデータを活用した機械学習モデルの構築、データ同化技術の連携 ～
・ＣＡＥ解析を機械学習やデータ同化により効率化し、より高性能な製品開発に応用するための講座
・初期導入コストが低いオープンソースを活用してＣＡＥデータを生成し、Pythonによって機械学習やデータ同化の技術を連携することで、解析の高効率化と高精度化を実現しよう！
・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。
近年の機械学習・AIの発展は目覚ましく、画像処理・自動翻訳の技術分野では目にみえる成果があがっています。ものづくりの現場ではPCを活用したＣＡＥの導入は一般的になりましたが、機械学習・AIとの連携はまだ発展途上にあります。
本講義では、初期導入コストが安いオープンソースを活用してＣＡＥデータを生成し、Pythonなどの言語を活用して機械学習やデータ同化の技術を連携するための基礎知識と応用事例を紹介します。機械学習モデルはさまざまなモデルが提案されていますが、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やベイズ推定などの導入しやすいものについて説明を行います。また、データ同化についてはカルマンフィルタ・変分法の基礎について説明します。
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・ものづくりの開発現場においてＣＡＥに携わる方 ・機械、自動車、電機・電子機器などの関連企業の技術者の方 |
| 予備知識 |
・理工系大学学部１年生レベルの数学(微分方程式、線形代数)に関する知識 ・流体解析・構造解析に関する知識があると理解しやすいです |
| 修得知識 |
・ＣＡＥや実験において取得できるデータを機械学習やデータ同化と連携させるための導入方法 ・受講後に自己研鑽によってご自身への業務へ応用展開が期待できます |
| プログラム |
１．ＣＡＥにおけるオープンソースの活用 ２．ＣＡＥにおけるPythonの活用方法 ３．ＣＡＥデータを活用した機械学習モデルの構築とその応用 ４．ＣＡＥとデータ同化技術の連携技術とその応用 |
| キーワード |
流体解析 構造解析 連成解析 機械学習モデル サロゲートモデル CNNモデル 最適化技術 ベイズ推定 形状最適化 データ同化 カルマンフィルタ 変分法 |
| タグ | シミュレーション・解析、構造物、最適化・応力解析、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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
