～ 計測データとAI活用の位置づけ、計測データの特徴量表現、確率・ベイズによる不確かな計測結果の解釈、損失関数・最適化・学習と計測データへの適用例 ～
・計測データを対象に、ＡＩがデータを処理する仕組みを学び、特徴抽出やノイズ除去、異常検知などの具体的な応用例や演習を通じて、ＡＩをブラックボックスにせず業務で応用するための講座
・統計や線形代数などＡＩの基礎数学から、画像やスペクトル等の計測データを特徴量化する方法、回帰・分類・クラスタリングの使い分けを学び、データの可視化や異常検知への応用に活かそう！
・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。
画像、文書や音声の認識・生成・解析でAIが目覚ましく活躍している中で、「AIの概要は分かるが、自分の計測データにどう使えばよいのか分からない」と感じる方も多いのではないでしょうか。本セミナーでは、計測データにおけるAI利用を題材に、AIがデータをどのように見て、どのように処理しているのかを、基礎的な数学から解説します。さらに、計測データにおける特徴抽出、可視化、ノイズ除去、異常検知への応用を紹介します。応用例は講師の専門分野である材料系が中心となりますが、基本的なデータ処理の考え方は、画像・スペクトル・波形など様々な計測データに共通します。
AIをブラックボックスとして使うのではなく、基本的な処理を理解した上で実装することでAIはより強力なツールとなり、データが持つ可能性を引き出せます。理論だけでなく具体例や簡単な演習を通じてAIに対する納得感を深めることを目的としており、AIを業務で実装・活用するための第一歩を学ぶセミナーです。
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・研究開発・実験・分析分野の若手技術者、研究者 ・AIを業務に活用したいが、何から学べばよいか迷っている方 ・画像や波形データなどの計測データを扱っている方 ・将来的にPython等を用いてAI解析を実装してみたい方 |
| 予備知識 |
・高校卒業程度から大学教養レベルの数学を前提とし、ベクトル・行列、平均・分散、確率、微分・積分を扱いますが、難しそうな内容は補足します ・顕微鏡画像等の何らかの計測データに触れた経験があると理解しやすいですが、特定の計測手法に関する専門知識は必要ありません ・プログラミングはしませんのでプログラミング経験は不要です |
| 修得知識 |
・計測データをAIで扱うための基本的な方法 ・画像・スペクトルを特徴量として表す方法 ・統計、線形代数など、AIに関わる基本的な数学 ・回帰・分類・クラスタリングといったAIの基本の役割と使い分け |
| プログラム |
１．計測データにおけるAI利用の基礎とポイント ２．計測データの特徴量表現と異常検知への応用 ３．計測データの分解と特徴の可視化技術への応用 ４．確率・ベイズによる不確かな計測結果の解釈と計測データへの応用 ５．損失関数・最適化・学習と代表的なＡＩ手法 ６．過学習・汎化・検証と起こりやすい問題と対応策 ７．計測データへの適用例とまとめ |
| キーワード |
計測データ スペクトルデータ 特徴量 教師あり学習 教師なし学習 ベクトル化 クラスタリング 異常検知 ベイズ 物体検出 損失関数 過学習 交差検証 正則化 |
| タグ | AI・機械学習、シミュレーション・解析、データ解析、金属、金属材料、材料、計測器 |
| 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
