MTシステムは統計数理を利用した人工知能 (AI) であり、処理の軽快さと使いやすさと確実性が特徴です。深層学習と異なり学習結果が明示性を持ち、異常を検知した際の原因診断も高速に実行します。そのため生産設備の監視や検査問題、あるいは不動産の価値評価など広い分野で利用されています。ごく最近では地震予測への活用も始まっています。
　本セミナーでは、深層学習の特性と対比しながらMTシステム、特にMT法の特徴や具体的な利用方法、実際の応用事例を丁寧に解説します。時系列データや振動波形の扱い方、文字や画像データの扱い方などを学ぶことができます。
　MT法はロシアの文豪トルストイの小説“アンナ・カレーニナ”の一節をヒントに作られました。小説と統計学が出会うことで生まれたAI技術と言えます。AIは人類の脅威ではなく、奉仕してくれる技術であることを学ぶことができます。

1. IoTとAIとMTシステム
   1. 人工知能 (AI) の種類とそれぞれの特徴
   2. AIの応用分野と使い分け
   3. 課題解決のための要素とそれぞれの関係
2. MTシステムの各計算手法と特徴
   1. MT法とその特徴
   2. RT法/T法 (1) /標準化誤圧法/多重単回帰 (MSR) とそれらの特徴
3. 特徴抽出技術
   1. 文字パターンの特徴抽出 (変化量・存在量など)
   2. 波形パターンの特徴抽出 (変化量・存在量・開始点・終了点など)
   3. 画像データの特徴抽出
4. MT法の適用手順とポイント
   1. 文字認識を例として
   2. 振動波形・時系列データを例として
   3. 異常時の原因診断
5. 応用事例
   1. 機器自動点検への応用 (イプシロンロケット自律点検の例)
   2. 異音・振動異常検査への応用
   3. 画像検査・外観検査への応用
   4. 地震予測への応用
6. MTシステム導入のためのソフトウェア
   1. 入門用ソフトウェア
   2. 現場応用ソフトウェア
• 質疑応答