プログラム使用方法も解説!
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
セミナー修了後、受講者のみご覧いただける期間限定のアーカイブ配信を予定しております。
1.データ指向の思考方法
1-1 科学と技術について
A.トランスサイエンス
B.非科学的問題解決事例:iPS細胞とヤマナカファクター
C.非科学的問題解決事例:iPS細胞とヤマナカファクター
1-2 シミュレーション
A.パーコレーション転移シミュレーション
B.二律背反問題の解決事例
1-3 マテリアルインフォマティクス
1-4 事例:データ駆動による環境対応樹脂開発
2.AIとデータサイエンス
2-1 データサイエンスとは
2-2 機械学習の概要
2-3 機械学習の分類
2-4 機械学習の流れ
2-5 データサイエンスと機械学習
3.統計手法について
3-1 統計手法の復習
3-2 例題:ワイブル統計による故障寿命予測
3-3 新QC7つ道具
3-4 ラテン方格を用いた実験
3-5 事例:高純度SiC開発
4.多変量解析
4-1 多変量解析概論
4-2 事例:重回帰分析による故障寿命予測
4-3 事例:重回帰分析を用いた難燃化技術開発
4-4 事例:主成分分析を用いた電気粘性流体の耐久性改善
4-5 事例:主成分分析による顧客ブラックボックスの見える化
5.タグチメソッド(TM)概略
5-1 基本機能とは
5-2 SN比と感度
5-3 事例:難燃性PC/ABS開発
6.まとめ