AIを活用した革新的実験計画法「Multi-Sigma」【LIVE配信】
 
※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。

セミナー概要
略称
AI実験計画法【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2021年07月30日(金) 13:00~16:30
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
講師
産業技術総合研究所 安全科学研究部門 主任研究員
(株)エイゾス 研究開発部 研究開発部長 河尻 耕太郎 氏
<略歴>
2005年東北大学大学院機械知能工学専攻博士課程修了。2005年産業技術総合研究所(産総研)入所。環境影響評価、エネルギーシステム解析、AI等の数理解析手法に関する研究活動に従事。 2011-2013年にMIT 、2019-2020年にOECDにおいて、環境影響評価やAIを用いたデータ解析業務に従事。 産総研において研究開発を行う傍ら、2014年に株式会社ビットソーラー(株式会社AIZOTH前身)設立し、Multi-Sigma等のAI解析システムの開発、AIを用いた技術コンサルティング業務を行う。
価格
非会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
会員:  38,500円 (本体価格:35,000円)
学生:  49,500円 (本体価格:45,000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49,500円(税込)から
 ・1名で申込の場合、38,500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49,500円(2人目無料)です。
会員登録とは? ⇒ よくある質問
持参物
受講にはWindowsPCを推奨しております。
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。
備考
・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。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。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
習得できる知識
・AIを活用した革新的実験計画法「Multi-Sigma」の全体像
・Multi-Sigmaの解析手順
・実務に利用する際のポイント
・AI(ニューラルネットワークモデル、遺伝的アルゴリズム)などの知識
趣旨
 本講演では、研究開発効率を飛躍的に向上させるとともに、従来の人間の経験則・先入観で発見できなかった全く新しい解を探索できる可能性を秘めた、AIを活用した革新的実験計画法「Multi-Sigma」について発表します。
 従来の実験計画法は、統計学を基に体系化されているために、利用するためには専門的な知見が必要な上、様々な制約や課題が存在しました。しかし、近年のAIを用いた解析手法を実験計画法の枠組みに取り入れることで、それらの制約や課題を克服するとともに、誰でも簡単に、必要最小限の実験データに基づいて、未知の条件に対する結果を高精度に予測したり、膨大な条件の組合せの中から複数の目的変数を同時に満たす解を探索することが出来ます。
 革新的実験計画法の利用にあたっては、統計の知識やプログラミングスキルは必要ありません。一方で、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、AI的な研究開発のセンスを身に着ける必要があります。人による試行錯誤からAIによる探索の時代になったとき、研究開発の在り方はどのように変わるのでしょうか?
 本講演では、Multi-Sigmaの基本的な原理と具体的な解析手順を学ぶとともに、今後様々な分野における活用方法について説明を致します。
プログラム

1.革新的実験計画法「Multi-Sigma」とは
 1-1.革新的実験計画法「Multi-Sigma」概要
 1-2.従来の実験計画法との違いとメリット

2.AI(ニューラルネットワーク)による予測
 2-1.ニューラルネットワーク概要
 2-2.解析処理の流れ
 2-3.要因分析

3.AI(遺伝的アルゴリズム)による多目的最適化
 3-1.遺伝的アルゴリズム概要
 3-2.解析処理の流れ

4.活用法
 4-1.活用例
 4-2.活用で成功するポイント
 4-3.活用で上手く行かない原因・例
 4-4.今後の課題
 

キーワード
実験計画法,AI,解析,活用,Multi-Sigma,研修,セミナー
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