1. ホーム
  2. セミナー
  3. MTシステムの基礎・導入手順とそのポイント【LIVE配信】

MTシステムの基礎・導入手順とそのポイント【LIVE配信】
～JAXAが採用した軽快で使いやすいAI～

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
MTシステム【WEBセミナー】
セミナーNo.
201172
開催日時
2020年11月11日（水） 10:30～16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
■会員登録とは？　⇒　よくある質問
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付

・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。
・「ミーティング用Zoomクライアント」をダウンロードするか、ZOOM を
　 ダウンロードせず、Web ブラウザから参加するかの2種類がございます。
　 ZOOM WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。

・お申込み後、受理のご連絡メールをさせていただきます。
　一部メールが通常セミナー形式（受講券、請求書、会場の地図）になっておりますが
　LIVE配信のみのセミナーです。
・お申込み後、接続テスト用のURL（https://zoom.us/test）から
「ミーティングテストに参加」を押していただき動作確認をお願いします。
・後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー開催日時の10分前に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
　ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。
・ご質問については、オープンにできるご質問をチャットにご記入ください。
　個別相談（他社に知られたくない）のご質問は後日メールにて講師と直接お願いします。
・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。

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。
講座の内容
受講対象・レベル
・AIの導入方針を模索しておられる管理職の方々
・AIを実際に活用したい技術者（製造業・非製造業）
・IT技術者
・AIがもたらす変化に興味のある方々、など。
必要な予備知識
予備知識は必要ありません。
基礎から段階を踏んで解説いたします。
習得できる知識
・AI（人工知能）の種類と違いを習得できる。
・MTシステムの考え方と利点、計算理論、利用方法を修得できる。
・MTシステムを具体的に開発に活かす手順を習得できる。
趣旨
　MTシステムは統計数理を利用した人工知能（AI）としても位置付けられており、処理の軽快さと使いやすさと確実性が大きな特徴です。深層学習と異なり学習結果が明示性を持ち、異常を検知した際の原因診断も高速に実行します。そのため生産設備の監視や検査問題、あるいは不動産の価値評価など広い分野で利用されています。JAXAのイプシロンロケットの自律診断では、他のAIとの比較の結果、MT法が採用されています。
　本セミナーでは、深層学習と対比しながらMTシステム、特にMT法の考え方から具体的な利用方法まで丁寧に解説します。時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学ぶことができます。
プログラム

１．IoTとAIとMTシステム
　1-1. 人工知能（AI）の種類とそれぞれの特徴
　1-2. AIの応用分野と使い分け
　1-3. 課題解決のための要素とそれぞれの関係

２．MTシステムの各計算手法と特徴
　2-1. MT法とその特徴
　2-2. RT法／T法(1)／標準化誤圧法／多重単回帰（MSR)とそれらの特徴

３．特徴抽出技術
　3-1. 文字パターンの特徴抽出（変化量・存在量など）
　3-2. 波形パターンの特徴抽出（変化量・存在量・開始点・終了点など）
　3-3. 画像データの特徴抽出

４．MT法の適用手順とポイント
　4-1. 文字認識を例として
　4-2. 振動波形・時系列データを例として
　4-3.異常時の原因診断

５．応用事例　
　5-1. 機器自動点検への応用（イプシロンロケット自律点検の例）
　5-2. 異音・振動異常検査への応用
　5-3. 画像検査・外観検査への応用
　5-4. 設備予知保全への応用

６．MTシステム導入のためのソフトウェア
　6-1. 入門用ソフトウェア
　6-2. 応用ソフトウェア
　6-3. 計算ライブラリ

キーワード
MTシステム,AI,IoT,特徴抽出,異常検知,予知保全,原因診断,セミナー,研修,講習
関連するセミナー
関連する書籍
関連するDVD
関連する通信講座
関連するタグ
フリーワード検索
カテゴリ別検索
カテゴリ別検索