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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アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2024年9月6日〜20日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2024年9月18日まで承ります。
本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ (因子ごとの最適条件) を見つけることが可能です。
しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル (構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル) にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。
本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。
実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学 (タグチメソッド) を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。なお、複雑な現象をモデル化 (数式化) するニューラルネットワークモデルをExcel上で簡単に構築する方法も、デモンストレーションを併用して解説いたします。
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| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 発行年月 | |
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| 2020/8/1 | 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線 |
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| 2019/1/31 | センサフュージョン技術の開発と応用事例 |
| 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 |