AI /ビッグデータ時代の品質管理教育

【ライブ配信】

深層学習による人工知能の急激な進化は、検査の自動化などモノづくりの現場にも変化をもたらしました。これからの技術者は、人工知能がビッグデータを分析した結果を正しく理解する必要があり、ビッグデータの分析手法であるデータサイエンスは必修と言えます。
当コースでは、従来のSQC手法(仮説検定や重回帰分析など)がビッグデータの前では破綻していくことを解説したうえで、データサイエンス手法の優れた点を解説します。これにより、SQC手法のステップアップとしてデータサイエンスを学習できるとともに、両者の違いがイメージできるようになります。AI/ビッグデータ時代の品質管理教育として、おすすめのコースです。

日程

前期 10月26日(水)~28日(金)
後期 11月28日(月)~29日(火)

※同じ内容で開催日・開催地が異なるセミナーがあります。(ページ下部でご案内しています)

セミナー趣旨

● フリーソフト「R」を用いたビッグデータ解析演習を多数行います。演習データは提供します。
● ビッグデータの解析により、従来のSQC手法では解決できなかった慢性不良に対策がとれるようになります。
● 従来のSQC手法がとる「イベントドリブン」な解析方法に対する「データドリブン」な解析を学べます。
● 因子間の関連性を見る古典的グラフィカル・モデリングについて学び、それが破綻する様子、その対策としてのグラフィカル・ラスーについて学べます。

受講対象・レベル

・ モノづくりに携わる実務者で、ビッグデータを業務に活用したい方
・ 製造業に携わる技術者で、自社のビッグデータの活用方法にお悩みの方
・ 前提知識として、大学教養程度の行列の知識、多変量解析(重回帰分析、主成分分析等)の概論程度の知識をお持ちの方

セミナープログラム

5日間コース(前期3日間・後期2日間)

---- 前期 ----
第1日 9:20~18:00

大学教養程度の行列の知識を前提として、古典統計論(積率、重回帰分析、主成分分析等)の最前線を学ぶ

第2日 9:30~18:00
■午前
今、なぜモノづくり企業でデータサイエンスが必要なのか?
・重回帰分析や仮説検定の破綻 ・次元の呪い ・汎化能力 
・過学習を防ぐストッピングルール、他
■午後
ビッグデータ解析に用いるツールの理解
・Rの操作法  ・データの可視化方法(密度プロット、複雑ネットワーク)
ベイズ理論の修得(生成モデルアプローチ)、他

第3日 9:30~18:00
■午前
宿題解説、ベイズ理論の修得(続き)
・MCMCソフト(OpenBUGS)を用いて、ディレクレ分布を使ったノンパラベイズまで学習
■午後
分類器・識別器
カーネルトリック(識別モデルアプローチ)
・1クラス・サポート・ベクター・マシン(排他識別)での工程異常検出
・カーネル主成分分析の鋭い識別能力を体験、他

---- 後期 ----
第4日 9:30~18:00

■午前
データ解析の準備であるデータクリーニングを考える
・外れ値等の前処理、ブートストラップ補間(再標本化)による量子化誤差の補正方法
・多項ロジット回帰による分離原因の究明、他
■午後
正則化回帰(スパースモデリング・罰則付き回帰)
・チコノフの正則化(リッジ回帰)、 L1正則化回帰(ラスー回帰)、クロスバリデーション、他

第5日 9:30~18:00
■午前
総合演習
古典的グラフィカル・モデリング,およびglasso(グラフィカル・ラスー)、他
■午後
さらに詳しく学ぶには、工程の異常検知の事例、総合質疑

同じ内容のセミナー

回数 開催日 開催地  
第1回 前期 6月28日(火)~30日(木)
後期 7月25日(月)~26日(火)
ライブ配信 申込ページ
第2回 前期 10月26日(水)~28日(金)
後期 11月28日(月)~29日(火)
ライブ配信 申込ページ

※既に受付を締め切った回もあります。ご了承ください。

セミナー講師

吉野 睦 氏((株)デンソー)他

セミナー受講料

157,300 円(一般)/ 143,000円(会員)*税込
 参加者の所属企業が日科技連賛助会員の場合は、その旨を申し込みフォームの備考欄に記入してください。不明の場合は「会員不明、調査希望」と記入していただければ、当方で調査します。
 またこれを機会に入会を検討したい場合は、「入会検討のため資料希望」と記入してください。案内資料を送付し、セミナー正式受け付け以前にご入会いただくと、会員価格でご参加いただけます。

受講について

■ライブ配信のビデオ会議(遠隔会議)システムは「Zoom」を使用します。
■申込前に、事前に以下のテストサイトで、スピーカーとマイクのテストを確認してください。
 https://zoom.us/test
 *セミナー当日に視聴できないとのお問い合わせを頂戴した場合、対応できない場合がございます。
■ライブ配信へのお申込みは、開催日の4営業日前までにお願いします。
■本セミナーは、1IDにつき1名様の受講をお願いしております。複数人での受講はできません。
■本セミナーでは、講義資料を事前に参加者に送付いたします。お申し込みの際、「参加者情報入力画面」において、送付先は「勤務先」か「自宅」か、また、ご参加者様の〒、住所、E-mailアドレスは、必ずご入力ください。


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