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、機械学習の基礎から解説し、ものづくり分野でデータ駆動型人工知能の活用、多彩なベイズ最適化の種類・特徴、材料探索など複数の応用例を詳解いたします。
現在の人工知能の発展はデータ科学に基づいておりデータ駆動型人工知能と呼ばれる。材料科学を含むものづくり分野でデータ駆動型人工知能を活用する場合、能動学習と呼ばれるアプローチが有効である。能動学習はデータの取得プロセスも含めたデータ科学の枠組であり、実験計画法の一種と捉えることができる。
本講演では、ものづくりのための能動学習の基盤技術であるベイズ最適化に関して基礎的事項、発展的事項を解説したうえで複数の応用例を紹介する。
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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| 2026/9/28 | 製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用 | オンライン |
| 発行年月 | |
|---|---|
| 2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
| 2019/1/31 | マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集 |
| 2018/5/31 | “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用 |
| 2018/4/25 | 統計学的アプローチを活用した分析法バリデーションの評価及び妥当性 |
| 2017/5/10 | 分析法バリデーション実務集 |
| 2013/6/21 | 機械学習によるパターン識別と画像認識への応用 |
| 1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |