モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンスベーシックコース【予備コース+基礎編】【ライブ配信対応】

97,900 円(税込)

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開催日 9:30 ~ 18:00 
締めきりました
主催者 (一財)日本科学技術連盟
キーワード データマイニング/ビッグデータ   AI(人工知能)   SQC一般
開催エリア 東京都
開催場所 【杉並区】日科技連 東高円寺ビル
交通 【地下鉄】東高円寺駅

【9月・東京開催/ライブ配信】

AI /ビッグデータ時代の品質管理教育

旧名称:モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンス入門コース

AI(人工知能)にビッグデータを分析させることでイノベーションを起こそうとする動きが製造業でも広がりを見せています。品質管理の領域でもAI の活用が進むと予想され、これからの技術者教育は以下の3点が重要です。
 1.従来のSQC(統計的品質管理)手法を使えることに加えて、ビッグデータを解析できる技術者の育成
 2.AI の分析結果を固有技術の観点から判断できる技術者の育成
 3.QCストーリーに則ってAI を活用できる技術者の育成
当コースでは、モノづくりに携わる技術者向けに、ビッグデータ解析に用いられるデータサイエンスや機械学習を平易に解説します。

日時

予備コース
2020年9月7日 9:30~18:00
【基礎編
2020年9月8日 9:30~18:00
2020年9月9日 9:30~18:00 【3日間コース】

同じ内容で開催日が異なるセミナーがあります。
このページのいちばん下でご案内しています

講師

吉野 睦 氏((株)デンソー)

参加費

89,000円(一般)/80,000円(会員)

 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」もしくは「会場受講」を選択して、ご参加いただきます。
※会場受講をご希望の方は、備考欄に【会場受講】とご記入ください。
※ライブ配信のお申込みは締め切りました。

【ライブ配信セミナーをご希望の方】
■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。
■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、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。

特徴

● 1人1台パソコンを使用し、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。
● 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。

コースの構成

 本コースは【予備コース】(1日間) 【基礎編】(2日間) 【活用編】(2日間)の
3部構成です。以下の組合せで受講できます。

【基礎・活用編】
【基礎編】
【予備コース+基礎編】 このページのセミナー
【予備コース+基礎・活用編】
(※ 活用編のみ・予備コースのみ、予備コース+活用編の参加はできません)

対象

・ 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
・ データサイエンティストを目指している方で、解析スキルを身に付けたい方
・ 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

カリキュラム

3日間コース(予備コース1日間、基礎編2日間)

予備コース 第1日 9:30~18:00
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

基礎編 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

基礎編 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

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