2020年11月27日（金）
10:30～16:30
Tel：03-5857-4811 E-mail：info@rdsc.co.jp
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※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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機械学習、AIを活用した製造業の課題解決に興味のある方
機械学習、AIを活用した製造業の課題解決のアイデア。実際のデータ分析の手順。
製造業での課題解決に対して、機械学習・ディープラーニングを使用する際の、基本、注意事項を1日で概観できます。まず、機械学習の基本とディープラーニングの基本を極力数式なしで説明します。その後、講師が実際のデータを操作することで、データをどう扱うかを学習していきます。画像（分類）、音（異常検知）、センサーデータ等、それぞれの例で解説しますので、それぞれがどのように取り扱われるか、注意点は何か、が具体的に学習できます。
また、受講者でノートPCを用意いただければ、事前に環境設定プログラム、サンプルプログラムを配布しますので、自身でも動作を確認することも可能です。実際にデータを取り扱われる方、製造業での課題解決に機械学習・ディープラーニングを活用する最初の1歩となります。
1 機械学習／ディープラーニング概観
1.1 データ分析と統計
2 機械学習／ディープラーニングを行う際に必要なデータ処理の基本
2.1 データの定義
2.2 扱うデータの特性を把握する
2.2.1 時間軸/場所の考慮
2.2.2 画像
2.2.3 音
2.2.4 センサー（時系列）データ
2.2.5 その他（言語）
2.3 特徴量エンジニアリング
2.3.1 特徴量エンジニアリングとは何か
2.3.2 具体例
3 機械学習の基礎と実践
3.1 機械学習の基本
3.1.1 データがモデルをつくる
3.2 学習の種類
3.2.1 教師あり学習の基本
3.2.2 教師なし学習の基本
3.3 結果の分類
3.3.1 回帰
3.3.2 クラス分類
3.4 製造業でのサンプル
3.4.1 画像データによる傷の検知
3.4.2 音データ処理による異常検知
3.4.3 センサーデータ処理による時系列データ処理
4 ディープラーニングの基礎と実践
4.1 ディープラーニングの基本
4.1.1 基本的な仕組み
4.1.2 ほとんど数式なしの誤差逆伝播理解
4.2 製造業でのサンプル
4.2.1 CNNによる画像データによる傷の検出
4.2.2 RNNによる音データ処理による異常検知
4.2.3 RNNによるセンサーデータ処理による時系列データ処理
5 製造業と機械学習
5.1 機械学習による課題解決
5.1.1 PoCへの取り組み（なるべく小さな範囲で）
5.1.2 PoCからソリューションへ
5.2 精度はどこまで求めるか
5.2.1 精度は100%にはならない
5.2.2 運用も含めた 100%を目指す
※ 適宜休憩が入ります。
