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第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国41,8002024-05-29 -
<受講対象者/レベル>
本セミナーを受講したことで,機械学習によって検査を自動化できるということではない.機械学習を用いて実用レベルの性能を達成することはそう簡単ではなく,機械学習のツールを導入した時点から試行錯誤が始まる.ただし,トレイニングデータを何回か見直すことで検査精度の95%程度の性能向上を期待することができることが多い.また,機械学習は100%を保証するものではないことも十分に認識することが必要である.性能はデータに非常に敏感で,実験室から現場,現場の環境変化,等に大きく依存する.
【講師】
白石洋一(しらいしよういち)氏:群馬大学 大学院理工学府 知能機械創製部門 兼 産学連携推進部門 准教授(博士(工学))
【プログラム】
1 人工知能とは何か
1.1 人工知能と過剰な期待
1.2 機械学習とディープラーニング
1.3 教師あり学習
1.4 教師なし学習
2 ディープラーニングによる製品の外観検査
2.1 畳み込みニューラルネットワーク
2.2 プレス加工によるプラスティック部品の欠陥,印刷面の欠陥検査問題
2.3 畳み込みニューラルネットワークの適用
2.4 トレイニングデータの作成方法
2.5 欠陥サイズの推定方法
3 サポートベクターマシンによる製品の打音検査
3.1 サポートベクターマシンと高速処理
3.2 自動車部品の打音検査問題
3.3 打音検査の難しさ
3.4 トレイニングデータの精度
3.5 実験室と現場のギャップ
4 機械学習の最近の話題
4.1 検査装置に組み込む機械学習実行装置
4.2 トレイニングデータ自動生成の研究
5 まとめ
受講料
・お1人受講の場合 47,000円[税別]/1名
・1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)
※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
10:30 ~
受講料
50,760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
開催場所
東京都
主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング 品質マネジメント総合
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