☆MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、基礎から導入手順とポイントについて解説します。
Zoomを使ったWEBセミナーです。在宅、会社にいながらセミナーを受けられます。
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