以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
【3月・東京開催】
応答曲面法を超える新兵器:多目的設計探査!
ビッグデータ(大規模コンピューティング)の活用は、経営やマーケティングの分野にとどまらず工業の分野でも見られるようになりました。そして、ビッグデータをモノづくりの設計段階で活用することにより、一部の先進企業が市場を席巻するという傾向は、今後強まりを見せると思われます。
当コースでは、モノづくりに携わる技術者向けに、ビッグデータをモノづくりの設計段階で活用する手法である「多目的設計探査」を平易に解説いたします。設計開発に携わる技術者の方はもちろん、自社のビッグデータ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におすすめします。
日時
2021年3月8日 9:20~18:00
2021年3月9日 9:30~18:00
2021年3月10日 9:30~18:00 【3日間コース】
講師
大林 茂 氏 (東北大学)
吉野 睦 氏 ((株)デンソー)
相沢 健実 氏 (元 太平洋セメント(株))
参加費
100,000円(一般)/ 90,000円(会員)*税抜き
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。
特徴
● 多目的設計探査の手順(下記)に沿ってステップごとに手法を平易に解説いたします。
実験点を配置(空間充填計画)→ 予測関数を作る(ノンパラメトリック回帰)
→ 許容解を得る(遺伝的アルゴリズム)→ マップ化する(自己組織化マップ)
→ 技術的解釈を行う(古典論の結果と比較、ラフ集合)
● 当手法の開発者である、大林 茂 氏(東北大学流体科学研究所 所長)にご講義いただきます。
● 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。
● 最終日には、ビジネスとビッグデータ解析をつなげるトレーニングとして、総合演習を行います。
※ 前提知識(応答曲面法の基本知識)が不安な方には、オプションとして
「技術力で差をつけるための実験計画法実践セミナーエキスパートコース」
の当該講義(第2月初日)付のコースもあります。
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、応答曲面法の基本知識をお持ちの方
カリキュラム
3日間コース
第1日 9:20~18:00
■午前
多目的設計探査の概要
■午後
計算点配置(空間充填計画での特性値採取)
コンピューティング(CAE)
第2日 9:30~18:00
■午前
ノンパラメトリック回帰(予測)
遺伝的アルゴリズム
■午後
遺伝的アルゴリズム(午前の続き)
自己組織化マップ(技術的解釈)
ラフ集合
第3日 9:30~18:00
■午前
総合演習
■午後
総合演習(午前の続き)
特論「多目的設計探査の考え方」/講師・大林 茂
質疑応答
※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
9:20 ~
受講料
110,000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(主催者側から請求書を送付します)
開催場所
東京都
【杉並区】日科技連 東高円寺ビル
【地下鉄】東高円寺駅
主催者
キーワード
データマイニング/ビッグデータ
※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
9:20 ~
受講料
110,000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(主催者側から請求書を送付します)
開催場所
東京都
【杉並区】日科技連 東高円寺ビル
【地下鉄】東高円寺駅
主催者
キーワード
データマイニング/ビッグデータ関連セミナー
もっと見る関連教材
もっと見る関連記事
もっと見る-
品質工学による技術開発(その23)CS-T法とベイズ最適化の融合
【目次】 1. CS-TB(CS-T with Bayesian Optimization) 法とは 本解説シリーズの品質工学によ... -
プラグインハイブリッド型水素燃料自動車 水素エネルギー社会(その14)
今回は、プラグインハイブリッド型水素燃料自動車に関して、解説します。 【目次】 1. ホンダ 新型水素燃料自動車(... -
-
「比較のための因果推論」の手法3選:データ分析講座(その328)
ビジネスシーンで「比較のための因果推論」をすることは、意識していないだけで、実は意外と多いのです。例えば、新製品の価格設定を検討してい...