技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

製造業のための機械学習入門

製造業のための機械学習入門

東京都 開催 会場 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

　製造業において機械学習を適用しようという試みは至る所で行われているが、実際の現場で有効に機械学習がうまくいっている事例はそれほど多くない。
　本セミナーでは、機械学習の得意不得意や限界を知り、使いこなすためのコツを事例を交えながら感覚がつかめるようにする。また、高品質な製品を開発する工程を短縮する最適実験計画への機械学習適用についても紹介する。

開催日

  • 2018年11月28日(水) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

　製造業において機械学習を適用しようという試みは至る所で行われているが、 実際の現場で有効に機械学習がうまくいっている事例はそれほど多くない。
　本セミナーでは、機械学習の得意不得意や限界を知り、使いこなすためのコツを応用事例を交え説明することで感覚がつかめるようにする。 また、高品質な製品を開発する工程を短縮する最適実験計画への機械学習適用についても紹介する。

  1. 機械学習の基礎
    1. 機械学習の最新動向
    2. 多変量解析やデータマイニングとの関係
    3. 機械学習でできること
    4. 汎化誤差と次元の呪い
    5. 正則化
    6. 確率と機械学習
    7. ベイズモデル化
    8. 機械学習と最適化
    9. 機械学習の基本手順
  2. 製造業と機械学習
    1. 製造業でよくある相談案件
    2. 機械学習プロジェクトのマネージメント
    3. 人間のノウハウの知識抽出
    4. スパースモデリングと超解像応用事例
    5. カーネル法とガウス過程
    6. 転移学習・マルチタスク学習
    7. ディープラーニングと画像認識の事例
    8. 異常値検出・新規性発見
  3. ベイズモデリングと最適化
    1. スペクトルの分解の事例
    2. ベイズ最適化による実験プロセス最適化事例
    3. マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化
  4. まとめ
ページのトップヘ

講師

  • 赤穂 昭太郎 氏
    国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域
    上級主任研究員
ページのトップヘ

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図
ページのトップヘ

主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 49,680円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/6/10 技術者・研究者のための実験計画法 入門講座 オンライン
2026/6/10 ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 オンライン
2026/6/12 技術者・研究者のための実験計画法 入門講座 オンライン
2026/6/12 製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門 オンライン
2026/6/12 生成AIを活用したデータ分析の基礎と利用のポイント オンライン
2026/6/15 ExcelデータをPythonで活かすデータ解析 オンライン
2026/6/15 ベイズ統計の基礎とデータ分析、予測への応用 オンライン
2026/6/15 統計手法の基礎 オンライン
2026/6/16 Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 オンライン
2026/6/18 分析法バリデーション 中級講座 オンライン
2026/6/19 実機データでつくるAI制御モデル オンライン
2026/6/19 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ解析 オンライン
2026/6/19 分析法バリデーション 中級講座 オンライン
2026/6/19 ChatGPTを活用したPythonプログラミングの進め方 オンライン
2026/6/19 ICH Q2、Q14ガイドラインを踏まえた分析法バリデーション オンライン
2026/6/23 AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 オンライン
2026/6/23 生成AIの平均的な正解を超えるテキスト分析 オンライン
2026/6/23 機械学習を用いた流体力学現象の予測とモデリング オンライン
2026/6/24 AI性能を最大化するための設計・評価・改善手法 オンライン
2026/6/24 Pythonで始める実験データ解析と機械学習入門 オンライン
ページのトップヘ