製造業の課題解決のためのデータ解析入門

セミナープログラム

１．製造業の現場の課題とAI／機械学習の活用例

　　1.1 はじめに
　　　研究開発における新たなパラダイムとしてのAI/機械学習によるアプローチ
　　1.2 製造業における機械学習への取り組み例
　　　製造プロセス条件の最適化／非破壊検査／ソフトセンサー／販売予測に基づく生産計画
　　1.3 製造業における最近のAI/機械学習の話題
　　　(1)CAE/AI　〜大規模物理シミュレーションによる設計探索コストの削減
　　　(2)IoT/AI　　〜製造プロセスの機械学習と予測制御
　　1.4 AI/機械学習技術の価値を業務ドメインの言葉で理解し、活用するためのステップ

２．Excel分析機能で多変量解析のエッセンスをつかむ

　　2.1 重回帰分析　〜教師つき学習の基礎
　　　(1)Excel分析ツール／Excel VBA／Excelソルバー
　　　(2)古典力学における可解モデル（トイモデル）
　　　(3)ヒストグラム／相関分析／重回帰分析
　　2.2 主成分分析　〜教師なし学習の基礎
　　　(1)情報の集約とはそもそもどういうことか？
　　　(2)文字パターン群の情報集約による類似度の可視化
　　2.3 効率的なデータサンプリング〜実験計画法の直交表の活用

３．線形解析の限界を超える〜Excelアドインツールで始めるニューラルネットワーク非線形解析

　　3.1 ニューラルネットワーク機械学習
　　　(1)スモールデータに起因する過学習の問題
　　　(2)過学習回避のためのノウハウ〜ドメイン知識の活用とスパースモデリング
　　3.2 文字判別モデルと感度分析による要因分析
　　3.3 自己組織化マップ（非線形主成分分析）による可視化と問題要因の抽出

４．予測モデル（順問題）の基づく設計条件の最適探索（逆問題）

　　4.1 Excelソルバーを活用する
　　4.2 遺伝的アルゴリズムによる設計条件の大域的探索の高速化

５．明日から始める業務課題解決のためのデータ活用プロジェクトの進め方

【質疑応答】

キーワード：機械学習、データ、解析、セミナー

セミナー講師

ＳＥＴソフトウェア(株)　関西システム本部　スペシャリスト　松下 康弘 氏

セミナー受講料

1名につき 55,000円（消費税込、資料付）
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