機械学習を現実の製造業にどのように適用し、結果を最大化するかを学びたいと考えている方へ
※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。
【アーカイブ配信受講:8/29(金)~9/12(金)】を希望される方は、⇒こちらからお申し込み下さい。
1. 機械学習の基礎
1-1. 人工知能と機械学習
1-2. 機械学習の種類と流れ
1-3. データの分割
1-4. 過学習と交差検証
1-5. ハイパーパラメータの最適化
1-6. 精度評価指標
1-7. ノーフリーランチ定理
1-8. 線形回帰からニューラルネットワーク
1-9. 深層学習
1-10.データの質と量
1-11.内挿と外挿
2.機械学習の応用技術
2-1. 教師なし学習
2-2. 説明可能AI
2-3. 醜いアヒルの子の定理
2-4. 特徴量エンジニアリング
2-5. 正則化とデータ拡張
2-6. 不均衡データ
2-7. 転移学習
2-8. 二重交差検証
2-9. モデルの適用範囲
3.機械学習の周辺技術
3-1. 機械学習の用途
3-2. 因果推論
3-3. 第一原理計算
3-4. 逆問題と最適化
3-5. 画像解析
4.製造業への応用
4-1. アンチパターンから学ぶ
4-2. データ活用人材
4-3. 銀の弾などない
4-4. 開発環境
5.実践事例
5-1. 添加剤の歩留まり最適化
5-2. 外観検査への応用
5-3. 破面解析への応用
5-4. 第一原理計算からの転移学習
5-5. 合金組成の最適化