■ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ベイズ最適化による多目的最適化■

★ 従来の実験計画法に、AIの解析技法を取り入れた「革新的実験計画法」
★ 従来の人間による試行錯誤では発見できなかったような革新的な解の探索へ!

セミナー趣旨

 本講座では、従来の実験計画法に、AIの解析技法を取り入れた「革新的実験計画法」について説明を行う。革新的実験計画法により、必要最小限の実験データから、機能やコストなど、相反するような複数の目的変数を同時に満たす、革新的な解を探索することが可能になる。
 講座の中では、革新的実験計画法の基礎的な原理と、革新的実験計画法を構成する複数のAIの解析手法について説明を行うとともに、解析のデモを行い、実際の解析手順について理解を深める。AI時代における研究開発の在り方を理解することで、研究開発効率を飛躍的に向上させ、従来の人間による試行錯誤では発見できなかったような革新的な解の探索が可能になる。

習得できる知識

革新的実験計画法と、革新的実験計画法を構成する複数のAI解析手法について、基礎的な原理の知識と、それを用いた具体的な活用方法について理解することができる。

セミナープログラム

1.革新的実験計画法概要

2.従来の実験計画法との違い
 2.1 従来の実験計画法
 2.2 課題

3.ニューラルネットワーク
 3.1 ニューラルネットワーク概要
 3.2 ハイパーパラメータの説明
 3.3 解析デモ

4.要因分析
 4.1 AIにおける要因分析手法
 4.2 解析デモ

5.遺伝的アルゴリズム
 5.1 遺伝的アルゴリズム概要
 5.2 解析デモ

6.モンテカルロシミュレーション
 6.1 モンテカルロシミュレーション概要
 6.2 解析デモ

7.ベイズ最適化
 7.1 ベイズ最適化概要
 7.2 解析デモ

8.活用法

9.うまくいかない事例と対処法

10.最後に

  □質疑応答□​

セミナー講師

(株)AIZOTH(エイゾス) 創業者 兼 研究開発部長 河尻 耕太郎 氏
兼務 (国研)産業技術総合研究所 主任研究員
【主な経歴・専門など】
2005年に東北大学大学院機械知能工学博士課程を卒業。産業技術総合研究所に入所し、環境分野においてデータサイエンスを用いた研究開発業務に従事。MITやOECDにおいて研究開発に従事するとともに、株式会社AIZOTHを起業。AIZOTHでは、AIやプログラミングの知識がなくても利用できる、ノーコード型のウェブAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」を開発するとともに、大手企業や大学を対象に、技術コンサルティングや受託研究開発を行う。

セミナー受講料

※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。

44,000円( E-mail案内登録価格41,800円 )
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2名で 44,000円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額22,000円)

【1名分無料適用条件】
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※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

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1名申込みの場合:35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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受講について

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  • 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー中、講師へのご質問が可能です。
  • 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
    ≫ テストミーティングはこちら

配布資料

  • 製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
    ※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
    ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


13:00

受講料

44,000円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込 または、当日現金でのお支払い

開催場所

全国

主催者

キーワード

AI(人工知能)   機械学習・ディープラーニング   実験計画法一般

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