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AIによる感性評価と製品開発への応用

AIによる感性評価と製品開発への応用

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、感性工学の基礎から解説し、感性工学データの最先端の分析手法、さらにAIによるデザインプロセスの変革方法について詳解いたします。

開催日

  • 2024年1月29日(月) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 感性工学の基礎
  • 古典的AIとしてエキスパートシステム
  • 統計的学習理論の感性工学データへの応用
  • 生成AIを用いた文章意味解析、画像生成など

プログラム

 感性工学は、広島大学工学部の長町三生教授により1970年代初頭に始められました。以来、心理学測定法と多変量解析、80年代半ばからはAIの手法も多数取り入れてきました。80年代からのAIの使用については2通りあり、一つは多変量解析の結果の、膨大な数値データをデザイン・設計実務でわかりやすく使用するための、グラフィックも兼ね備えたエキスパートシステムとして、もう一つは、多変量解析の限界を超えた分析を行うために、今で言う統計的学習理論、機械学習の中でも統計数理を重視する手法でした。その結果、少ないサンプル数や、説明変数間の強い相関などの問題を解消、形を統計量として扱うなどが可能になりました。2020年代からの生成AIをはじめとした手法の応用により、意味の世界まで踏み込んだ文章解析、分析結果にもとづいたサンプル画像の生成によるデザインプロセスのスピード化などが可能になりました。
 この講座では、感性工学の手法の初歩を終えられた方むけに、感性工学の応用実践編として、上記のようなAI応用を中心に解説します。

  1. 感性工学の測定分析 基礎手法概観
    1. SD法と尺度論、統計分布
    2. 主成分分析 (多次元の感性構造を抽出)
    3. クラスター分析 (代表的なサンプルのグループを形成、共通要素を発見する)
    4. 回帰分析系 (細かい設計要因と感性との間の関係を推定する)
  2. 古典的AIの応用:感性工学エキスパートシステムとデザインプロセスの変革
    1. エキスパートシステムとは
    2. 感性工学エキスパートシステムの実例
    3. 簡単な感性工学エキスパートシステムの作り方
    4. 感性工学エキスパートシステムによるデザインプロセス
  3. 統計的学習理論の応用
    1. 少数サンプル問題への対応:Partial Least Squares、 PLS回帰分析
    2. 自己組織化ニューラルネットワークによる階層化クラスター分析の安定化:arboART
    3. 形を統計量として扱う – 洗練された形状には、アールは何ミリにすれば?
      • Morphometricsと感性工学への応用
    4. お互いに高度に相関がある説明変数の場合:Random Forestによる回帰木
  4. 生成AIによる分析
    1. 意味の世界まで踏み込んだ文章解析:BERT、LLMによる意味解析
    2. 感性工学分析結果から、生成AIによるデザインバリエーションの自動生成方法
      (なるべく、Google Colaboratoryで試せるように準備中です)

主催

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お問い合わせ

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(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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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