～ ＣＡＥデータを活用した機械学習モデルの構築、生成ＡＩによる流体解析の自動化、ローカルＬＬＭによる形状最適化の事例 ～
・ＣＡＥ解析を生成ＡＩや機械学習・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
・Pythonを軸に、機械学習、データ同化、生成AIを連携し、解析自動化と最適化に活かし、設計開発の効率化に活かそう！
・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。
ＣＡＥと機械学習・データ同化の連携技術と生成AIを活用したＣＡＥ解析の自動化と最適化への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
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、さらに機械学習・ＡＩとの連携が注目を集めています。
本講義では、初期検討が気軽に行える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。最後に、生成ＡＩを用いたＣＡＥ業務の効率化・自動化について説明いたします。
セミナー詳細
| 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、電子部品、電子機器ほか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）に関する素養があることが望ましい ・流体解析・構造解析に関する知見があると理解しやすい |
| 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方法 ・生成ＡＩを活用したＣＡＥ解析の自動化と最適化への応用 |
| 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 ４．ＣＡＥとデータ同化技術の連携 ５．生成ＡＩを活用したＣＡＥ解析の自動化と最適化への応用 |
| キーワード | ＣＡＥ オープンソースＣＡＥ OpenFOAM 構造解析 連成解析 機械学習モデル サロゲートモデル 畳み込みニューラルネットワーク CNN ベイズ推定 形状最適化 データ同化 カルマンフィルタ ４次元変分法 ＣＡＥ自動化 |
| タグ | AI・機械学習、シミュレーション・解析、応力解析、最適化・応力解析、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。 |
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