～ プロセスインフォマティクスにおける「モデリング」と「最適化」、ベイズ最適化による適応的実験計画、ベイズ最適化によるプロセス最適化事例と成功のキーポイント ～
・プロセスインフォマティクスとベイズ最適化の基礎から実践のポイントまでを修得し、データ活用で高品質な製品を効率よく製造するプロセスの最適化に応用するための講座
・少ない試行回数で最適条件を導き出し、データを価値創出につなげるプロセスインフォマティクスと実験コストを抑えるベイズ最適化の実践的活用方法を修得し、製品開発に活かそう！
・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。
製造業や科学技術の分野において、ここ数年でDXの進展やマテリアルズインフォマティクス(MI)の浸透など、AIを含む情報技術の活用がかなり進んできました。しかし、DXによって知見が体系的にデータ化されたが活用の仕方がわからない、MIでいい特性を持つ材料が見つかったが合成できないなど、データからの価値創出までのギャップがある例がまだまだ少なくありません。
本セミナーでは製造業においてデータを活用し実際にいいものを効率よく作るための技術「プロセスインフォマティクス」を解説します。特に、データの取得コストが高い場合に有効な適応的実験計画法としてベイズ最適化について基礎から実践的な活用方法まで重点的に解説します。
| 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、化学・環境・異物対策、ソフト・データ・画像・デザイン、品質・生産管理・ コスト・安全 |
| 受講対象者 |
・製造業（半導体、素材、化学、電子部品、自動車等）の開発・生産技術・製造部門のエンジニアおよび研究者の方 ・歩留まり向上やコスト削減等のプロセス改善をしたい実務者の方 ・プロセスインフォマティクス（PI）の導入を検討している、あるいは導入したが成果創出に課題を感じているDX推進担当者の方 |
| 予備知識 | ・機械学習や統計学の知識は不要ですが、開発・製造現場におけるデータ活用の必要性を感じている方を対象とします |
| 修得知識 |
・プロセスインフォマティクスの本質的な理解： 製造プロセス最適化において、なぜ機械学習や数理最適化が有効なのか、その理論的背景と方法論を習得できます ・ベイズ最適化の実践手法： 少ない試行回数で最適解を導き出すための具体的な活用方法と、実務適用の際の勘所が理解できます ・最新の活用事例：当社が実際に手がけてきた事例を共有することで、具体的な製造工程におけるプロセスインフォマティクスの適用イメージを具体化でき、ご自身の製造プロセスに活かすイメージを掴めます |
| プログラム |
１．プロセスインフォマティクスの概要 ２．ベイズ最適化の基礎 ３．ベイズ最適化の実践と成功のキーポイント ４．まとめ |
| キーワード | プロセスインフォマティクス ベイズ最適化 モデリング 機械学習 プロセスモデリング 逆設計 実験条件最適化 適応的実験計画 予測の不確実性 ガウス過程回帰 カーネル 獲得関数 多目的ベイズ最適化 バッチベイズ最適化 |
| タグ | 化学、化学工学、実験計画・多変量解析、データ解析、統計・データ、データ分析、LSI・半導体 |
| 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
