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
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本セミナーでは、産業設備の保守、異常検知についてのコアとなる数的概念を詳解いたします。
また、大量のセンサーデータの絞り方、設備の異常診断の着眼点について解説いたします。
産業界においてデータサイエンスの重要性、数学の重要性が叫ばれて何年か経ちます。デジタルトランスフォーメーション (DX) のためデジタル教育も企業内で盛んに行われています。このような状況にあって、AI、データサイエンスをプロフェッショナルスキルとして修得することは高い価値があります。しかし、AI、データサイエンスもコモディティ化し、誰でも使える技術になりつつあり、これらの本質の理解なくして、労働市場の流動化の時代に他者優位に立つことは困難です。
本講習会では、産業設備の保守、特に異常検知について、コアとなる数理的な概念を、従来の考え方と対比してわかりやすく説明します。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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2025/5/30 | AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測 |
2024/10/31 | 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発 |
2023/6/30 | 加速試験の実施とモデルを活用した製品寿命予測 |
2023/6/30 | 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用 |
2022/12/31 | 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集 |
2022/1/12 | 製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック |
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2021/10/18 | 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠 |
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2021/6/28 | AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向 |
2020/11/6 | QC工程表・作業手順書の作り方 |
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2020/7/31 | 生体情報センシングと人の状態推定への応用 |
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2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |
2020/3/24 | リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ - |
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